Abschlussarbeit | automatisiertes maschinelles Lernen

Im Rahmen des unten beschriebenen Forschungsprojekts bieten wir Abschlussarbeiten an, die sich mit der Integration von Spitzentechnologien in der Industrie beschäftigen. Vom ersten Tag an ist die Möglichkeit gegeben, aktiv an der Weiterentwicklung unserer IIoT-Plattform sphinx open online mitzuwirken und selbst Innovationsimpulse zu setzen. Dabei wird ein selbstständiges und eigenverantwortliches Vorgehen erwartet und die Fähigkeit, einen Schritt vorauszudenken. Die Betreuung durch einen Mentor und die Arbeit im Team unterstützen die zielführende Umsetzung des Projekts.

Forschungsprojekt AutoQML
 

Obwohl Quantencomputing bereits häufig in den Medien thematisiert und von Unternehmen als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien identifiziert wird, befindet sich die Umsetzung in der Praxis noch im Anfangsstadium. Eine vielversprechende frühe Anwendung der zurzeit noch sehr fehleranfälligen Quantenrechnern ist der Einsatz im Bereich Machine Learning. Künstliche Intelligenz profitiert von zufälligen Variationen in der Berechnung, die auf klassischen Computern komplex erzeugt werden müssen, während sie auf Quantencomputern natürlicherweise und unvermeidlich auftreten.
Im Forschungsprojekt AutoQML werden Quantencomputer genutzt, um maschinelles Lernen effizient zu automatisieren. Sowohl die Auswahl eines geeigneten ML-Modells als auch die zugehörigen Hyperparameter werden automatisch optimiert, sodass keine Datenanalysten und Quanteninformatiker für die Anwendung in der Praxis benötigt werden. Die verwendeten Quantenalgorithmen werden auf verschiedenen Plattformen wie dem IBM Q System One in Ehningen mit zurzeit 27 Qubits ausgeführt und auf Hochleistungsrechnern simuliert. Die entwickelten Lösungen werden anschließend in den Bereichen Produktion und Automotive eingesetzt und erprobt.

Thema
 

Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ermöglicht einen völlig neuen Ansatz für praktische Anwendungen, da die Datenvorverarbeitung und KI-Modellierung weitgehend vom Nutzer entkoppelt werden. Dementsprechend muss auch der Lösungsprozess, der konventionell beispielsweise durch CRISP-DM beschrieben wird, angepasst und optimiert werden. Letztlich soll dem Anwender eine intuitive Schnittstelle zur Verfügung gestellt werden, die eine erfolgreiche ML-Integration ohne spezifische Vorkenntnisse ermöglicht. Außerdem wird das Potenzial von Quantencomputing in der Industrie analysiert.

Dein Profil
 

• Studium der Informatik, Physik, Mathematik, Maschinenbau o.ä.
• grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning
• grundlegende Kenntnisse im Bereich Webentwicklung
• Interesse an der Arbeit mit theoretischen Modellen und deren Umsetzung in die Praxis

Was Dich bei uns erwartet

• Unterstützung durch ein tolles Team und einen persönlichen Mentor, der sich für die Betreuung Zeit nimmt
• Mitarbeit an einem hochaktuellen Forschungsprojekt
• Location direkt am Rhein, mitten in Konstanz
• Moderne Arbeitsplätze mit attraktiven Rahmenbedingungen (kostenlose Getränke, Obst u.v.m.)
   

Falls du Fragen zur Organisation hast oder noch mehr über die GFT Integrated Systems GmbH erfahren möchtest, freuen wir uns von dir zu hören.

Talent Acquisition
 

Deine Ansprechpartnerin für erste Fragen
Maeda Ahmad

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