Der Klimawandel und die Ressourcenknappheit sind nur zwei von vielen Faktoren, die eine kontinuierliche und nachhaltige Werkstoffentwicklung unverzichtbar machen. Der Forschungsschwerpunkt des Instituts für Werkstoff-Forschung liegt in der Entwicklung innovativer Werkstofflösungen und zugehöriger Prozesstechniken für die Bereiche Luft- und Raumfahrt, Energie, Transport und Sicherheit. In enger Zusammenarbeit mit anderen DLR-Instituten sowie nationalen und internationalen Partnern führen wir sowohl Grundlagen- als auch angewandte Forschung durch.

Das erwartet dich

Im Rahmen des Projekts werden Fachbegriffe und ihre Beziehungen im Bereich der Aerogele recherchiert und in einer Ontologie im Turtle-Format strukturiert. Auf der Grundlage dieser Ontologie wird ein Wissensgraph erstellt und mit LLMs zur semantischen Analyse verknüpft. Das System wird iterativ durch Tests und Expertenfeedback validiert und umfassend dokumentiert.

Deine Aufgaben

• Recherche und Strukturierung von Fachbegriffen und Beziehungen im Bereich der Aerogele.
• Entwicklung einer Ontologie im turtle (.ttl)-Format auf der Grundlage früherer im DLR entwickelter Ontologien.
• Erstellung eines Wissensgraphen (KG) auf Basis der Ontologie.
• Integration des KG mit LLMs für semantische Abfragen und Analysen.
• Validierung und Optimierung des Systems durch Tests und Expertenfeedback.
• Dokumentation des Entwicklungsprozesses und der Ergebnisse.

Das bringst du mit

• Eingeschriebene/r Master-Student/in in Mathematik, Informatik oder Data Science
• Erfahrung mit Neo4j oder SPARQL und Programmierkenntnisse in Python oder C++ sowie Erfahrung mit Protégé, OWL oder RDF
• Interesse an KI-gestützter Materialforschung.
• Erfahrung mit Wissensgraphen und LLMs von Vorteil.
• Sehr gute Kenntnisse in Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1795) beantwortet dir gerne:

Barbara Milow 
Tel.: +49 2203 601 3537