Abschlussarbeit zum Thema: "Dezentrales Edge AI in IoT-Netzwerken durch Federated Learning"

Beim föderalen Lernen (Federated Learning, FL) handelt es sich um ein dezentralen und damit datenschutzfreundlichen Ansatz des Maschinellen Lernens (ML). Anders als bei klassischen Machine-Learning (ML) Verfahren wird das Training beim föderalen Lernen (Federated Learning, FL) nicht zentral auf einem Gerät, sondern auf mehreren Geräten verteilt durchgeführt. Hierbei findet das Training auf den Geräten statt, auf denen die Daten erfasst wurden. Nach Abschluss des Trainings werden ausschließlich die ML-Modelle aller Geräte an ein zentrales Gerät gesendet und zu einem globalen ML-Modell zusammengefasst (aggregiert), wodurch alle Eigenschaften der einzelnen Geräte übernommen werden. Anschließend wird das globale ML-Modell an alle Geräte versendet, die am Training teilgenommen haben. Hierdurch lernen alle Geräte von den anderen, ohne deren Daten verwendet zu haben.

Mögliche Themengebiete:
⦁ Optimierung eines effizienten Aggregationsalgorithmus bzgl. Speicherplatz, Rechenzeit und Kommunikation
⦁ Entwicklung eines Demonstrators für das föderale Lernen unter Verwendung mehrerer Bohrmaschinen
⦁ Entwicklung eines speichereffizienten Trainingsalgorithmus für das föderale Lernen
⦁ Optimierung von Modellaustauschmethoden zur Minimierung der Datenübertragung
⦁ Entwicklung von datenschutzorientierten föderalen Lernmethoden

Was Sie bei uns tun

⦁ Literaturrecherche und Einordung des aktuellen Stands der Technik
⦁ Analyse von existierenden Methoden und
⦁ Entwicklung eines neuartigen Konzeptes für das föderale Lernen
⦁ Entwicklung und Bau von Prototypen

Was Sie mitbringen

⦁ Studium in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik, Mathematik oder vergleichbaren Disziplinen
⦁ Gute bis sehr gute Studienleistungen
⦁ Kenntnisse im Bereich Machine Learning (Keras oder PyTorch)
⦁ Erfahrungen im Umgang mit Embedded Systems (C oder C++) ist wünschenswert
⦁ Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Was Sie erwarten können

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.

Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.

Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,
Telefon +49 203 3783-268, E-Mail: personal@ims.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS