Thesis: Thema RL-Agenten zur Optimierung der E-Motor-Charakterisierung
Thesis: Thema RL-Agenten zur Optimierung der E-Motor-Charakterisierung
Thesis: Thema RL-Agenten zur Optimierung der E-Motor-Charakterisierung
Thesis: Thema RL-Agenten zur Optimierung der E-Motor-Charakterisierung
KIT-Karlsruher Institut für Technologie
Forschung
Karlsruhe
- Art der Anstellung: Teilzeit
- Hybrid
- Aktiv auf der Suche
Thesis: Thema RL-Agenten zur Optimierung der E-Motor-Charakterisierung
Über diesen Job
Job vacancy: From now on
Description
Die Elektrifizierung von Antriebssystemen ist zentral für eine CO₂-neutrale Zukunft – im Fokus stehen dabei E-Motoren.
In dem Bereich Eingebettete Systeme und Mikrosysteme (ESM) unterstützt Du uns bei der Entwicklung intelligenter, KI-gestützter Verfahren zur effizienteren Charakterisierung dieser Motoren. Im Rahmen Deiner Masterarbeit konzipierst und implementierst Du einen Reinforcement-Learning (RL) Agenten, der die Vermessung wesentlicher Motorkenngrößen optimiert. Ziel ist es, zeit- und kostenintensive Prüfprozesse durch lernbasierte Strategien gezielt zu verkürzen und zu verbessern. Die Arbeit entsteht in Zusammenarbeit mit einem Industriepartner und bietet die Möglichkeit, die entwickelte Lösung praxisnah an einem realen Prüfstand unter industrienahen Bedingungen zu erproben und weiterzuentwickeln. - Du führst eine umfassende Literaturrecherche zum aktuellen Stand der Technik im Bereich von RL-Agenten für die Steuerung und Parametrierung von E-Motoren durch.
- Du bereitest die Datenbasis auf und passt die Simulationsumgebung bedarfsgerecht an.
- Du entwickelst und implementierst einen RL-Agenten zur Optimierung von Vermessungsprozessen.
- Du integrierst einen RL-Agenten in eine geeignete Trainingsumgebung und trainierst ihn mithilfe dieser.
- Du testest und evaluierst Deine entwickelten Ansätze praxisnah anhand realer Daten und vergleichst sie mit dem aktuellen Stand der Technik. Das bringst Du mit
- Du studierst Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder einen verwandten Studiengang.
- Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Du beherrschst die Programmiersprache Python.
- Du besitzt Vorerfahrungen im Bereich Machine Learning, idealerweise auch im Reinforcement Learning.
- Du hast idealerweise Kenntnisse über die grundlegende Funktionsweise von E-Motoren.
- Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Was wir Dir bieten
Was das Arbeiten am FZI auszeichnet und was wir Dir bieten, kannst Du unserer Stellenanzeige entnehmen: jobs.fzi.de/1187 .
Description
— Gestalte die Zukunft mit uns
als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema RL-Agenten zur Optimierung der E-Motor-Charakterisierung
Stundenbasis | Befristet | Berlin, Karlsruhe | ab sofort
Die Elektrifizierung von Antriebssystemen ist zentral für eine CO₂-neutrale Zukunft – im Fokus stehen dabei E-Motoren.
In dem Bereich Eingebettete Systeme und Mikrosysteme (ESM) unterstützt Du uns bei der Entwicklung intelligenter, KI-gestützter Verfahren zur effizienteren Charakterisierung dieser Motoren. Im Rahmen Deiner Masterarbeit konzipierst und implementierst Du einen Reinforcement-Learning (RL) Agenten, der die Vermessung wesentlicher Motorkenngrößen optimiert. Ziel ist es, zeit- und kostenintensive Prüfprozesse durch lernbasierte Strategien gezielt zu verkürzen und zu verbessern. Die Arbeit entsteht in Zusammenarbeit mit einem Industriepartner und bietet die Möglichkeit, die entwickelte Lösung praxisnah an einem realen Prüfstand unter industrienahen Bedingungen zu erproben und weiterzuentwickeln. - Du führst eine umfassende Literaturrecherche zum aktuellen Stand der Technik im Bereich von RL-Agenten für die Steuerung und Parametrierung von E-Motoren durch.
- Du bereitest die Datenbasis auf und passt die Simulationsumgebung bedarfsgerecht an.
- Du entwickelst und implementierst einen RL-Agenten zur Optimierung von Vermessungsprozessen.
- Du integrierst einen RL-Agenten in eine geeignete Trainingsumgebung und trainierst ihn mithilfe dieser.
- Du testest und evaluierst Deine entwickelten Ansätze praxisnah anhand realer Daten und vergleichst sie mit dem aktuellen Stand der Technik. Das bringst Du mit
- Du studierst Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder einen verwandten Studiengang.
- Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Du beherrschst die Programmiersprache Python.
- Du besitzt Vorerfahrungen im Bereich Machine Learning, idealerweise auch im Reinforcement Learning.
- Du hast idealerweise Kenntnisse über die grundlegende Funktionsweise von E-Motoren.
- Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift. Was wir Dir bieten
Was das Arbeiten am FZI auszeichnet und was wir Dir bieten, kannst Du unserer Stellenanzeige entnehmen: jobs.fzi.de/1187 .
- Job type/category
- Working student
- Field of study preferred
-
Engineering sciences
Electrical engineering & information technologies
Informatics
Mechatronics & information technologies
-
Engineering sciences
- Favored career stage
- Student
- Location/region
- Karlsruhe city, Karlsruhe region
- Sector
- Research
- Industry branch
- Science & research
- IT & Internet
- Non-profit organizations
- Language at workplace
- German
- Type of company
- Scientific institution
- Home office
- Homeoffice possible
Unternehmens-Details
KIT-Karlsruher Institut für Technologie
Forschung