Das Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen widmet sich seit seiner Gründung im Jahr 2019 dem Schutz und der Sicherheit kritischer Infrastrukturen auf der Erde. Wir entwickeln Konzepte, Verfahren und Technologien, die die Widerstandsfähigkeit (Resilienz) von Organisationen und Systemen stärken und verbessern. Dabei haben wir sowohl den Menschen, die Technik als auch das Gesamtsystem im Blick.
Das erwartet dich
Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Darstellung eines physischen Objektes, eines Prozesses oder eines Systems. Der digitale Zwilling hilft bei der Überwachung, Simulation und Optimierung von unseren Infrastrukturen und steigert somit deren Resilienz. Allerdings ist die Erstellung von digitalen Zwillingen sehr aufwendig, da viel manuell Arbeit für die Modellierungen benötigt wird. Deshalb ist die Entwicklung automatisierter Methoden zur Erzeugung der digitalen Zwillinge von großer Bedeutung. Für die automatisierte Generierung digitaler Zwillinge können Information von technischen Zeichnungen und Datenblätter, wie z. B. Gebäudepläne, Schaltpläne oder Herstellerangaben herangezogen werden. Diese können eine große Vielfalt und Komplexität aufweisen, daher sind KI-basierte Methoden vielversprechende Ansätze für die Digitalisierung.
Die Konturen auf Gebäudeplänen werden oft mit zusätzlichen Informationen wie Text oder Symbolen überdeckt. Beim Entfernen von Text oder Symbolen sollen diese wichtigen Informationen der Konturen wiederhergestellt werden. KI-basierte Techniken wie Inpainting mithilfe von GANs oder Diffusionsmodellen sind vielversprechende Ansätze für diese Problemstellung. Daher ist das Ziel dieser Masterarbeit die Entwicklung und Bewertung von KI-basierten Methoden für die Entfernung von Text und Symbolen mit möglichst präziser Rekonstruktion der überdeckten Informationen.
Deine Aufgaben
- Die Erforschung aktueller Methoden für Inpainting und deren Anwendbarkeit im Kontext von Plänen
- Die Sammlung oder Erweiterung des Trainingsdatensatzes
- Das Implementieren und Trainieren von künstlichen neuronalen Netzen für Inpainting
Das bringst du mit
- derzeit als eingeschrieben für einen Masterstudiengang in Informatik, Mathematik, Automatisierungstechnik oder einem anderen relevanten Studiengang
- Erste Erfahrung mit Deep Learning und/oder Computer Vision
- grundlegende Programmierkenntnisse in Python (in Bezug auf Deep Learning Bibliotheken z. B. PyTorch oder Tensorflow)
- die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, gute Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeiten
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1180) beantwortet dir gerne:
Tobias Koch
Tel.: +49 2241 20148 55