Masterarbeit (w/m/d): Loss-Balancing-Algorithmen für Physics-Informed Neural Networks
vor 2 Wochen
Das erwartet dichEin dynamisches Team von Wissenschaftler/innen erwartet dich in der Abteilung Prozessoptimierung und Digitalisierung am DLR-Institut für Instandhaltung und Modifikation. Wir erforschen neue Konzepte für die digitalisierte Instandhaltung. Dazu gehören digitale Zwillinge, Methoden zur Datenanalyse für die Zustandsüberwachung und -vorhersage, neue Ansätze für die automatisierte Interaktion zwischen vernetzten Akteuren, KI-Methoden sowie neue Methoden zur dynamischen Prozessmodellierung und -simulation.Deine AufgabenWir forschen an hybriden Modellen zur Optimierung der Ultraschallprüfung, bei denen physikalisches Wissen in den Trainingsprozess neuronaler Netze einfließt. Sogenannte Physics-Informed Neural Networks (PINNs) sind eine Kategorie von Deep-Learning-Modellen, die physikalische Gesetzmäßigkeiten in die Verlustfunktion integrieren. PINNs sind weniger auf gelabelte Daten angewiesen, da die zugrundeliegenden physikalischen Gleichungen als intrinsische Form der Überwachung (self-supervision) dienen. Die Gewichtung der Kombination mehrerer Verlustfunktionen für das Training von PINNs stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung im Trainingsprozess dar. Für die Anpassung der Gewichtungsfaktoren der Verlustfunktion gibt es verschiedene Algorithmen. Im Rahmen der Masterarbeit sollen diese loss-balancing Algorithmen für die zweidimensionale akustische Wellengleichung implementiert und analysiert werden.Literaturrecherche zu bestehenden loss-balancing Algorithmen für PINNsImplementierung und Anpassung bestehender loss-balancing Algorithmen und Durchführung von Konvergenzanalysen mit kontinuierlicher Optimierung der Modell-HyperparameterAuswertung der Ergebnisse sowie statistische Datenauswertung und Fehleranalyse und Dokumentation und Präsentation der ErgebnisseDas bringst du mitlaufendes wissenschaftliches Studium in den Bereichen Luft- und Raumfahrttechnik, Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbaren Studiengängen und eine Bereitschaft für methodisches, selbstständiges und präzises Arbeitengute Programmierkenntnisse und Erfahrung in Python, zusätzliche Erfahrung in Entwicklungsumgebungen z.B. Docker, GitlabGrundkenntnisse in Machine-Learning-Algorithmen, erste Erfahrungen mit z.B. Tensorflow und fortgeschrittene statistischen Datenanalyse
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Cologne, Deutschland Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) VollzeitDas erwartet dichEine Masterarbeit in einem tollen Team zum Thema instationäre Simulationen der Strömung im Verdichterübergangskanal. Die Entwicklung von neuen Triebwerken zielt auf die Erhöhung des Nebenstromverhältnisses und die Verkleinerung des Kerntriebwerkes ab. Hierdurch ergibt sich eine steigende Radiendifferenz zwischen Niederdruckverdichter...
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Cologne, Deutschland Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) VollzeitWhat to expect In crashworthiness optimization, we aim to design vehicles that are robust, safe, and lightweight. Evaluating these designs is computationally expensive, so we use surrogate models to approximate costly simulations. However, mathematical bottlenecks within the surrogate modeling process can limit efficiency and accuracy. In this Master’s...
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Cologne, Deutschland Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) VollzeitDas erwartet dichStarte deine Karriere mit einer spannenden und interdisziplinären Masterarbeit auf dem Gebiet der thermischen Verfahrenstechnik. Entwickele und optimiere gemeinsam mit uns eine neue Methode zur Wasserstoffspeicherung, bei der der Wasserstoff in Form von Ammoniak gebunden wird. Der hierfür benötigte Stickstoff soll nachhaltig mit...
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Cologne, Deutschland Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) VollzeitDas erwartet dichDie Abteilung Intelligente und Verteilte Systeme erforscht Methoden, um komplexe technische Prozesse und Systeme - von der Softwareentwicklung über automatisierte Workflows bis zur KI-gestützten Auswertung - nachvollziehbar, automatisierbar und interaktiv erfahrbar zu machen. Unterstütze die Forschungsgruppe Sustainable Software...
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