Masterarbeit Im Bereich Ki-basiertes Lademanagement

vor 7 Monaten

Bremen, Deutschland Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung Vollzeit

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM ist eine der europaweit bedeutendsten unabhängigen Forschungseinrichtungen auf den Gebieten »Formgebung und Funktionswerkstoffe« sowie »Klebtechnik und Oberflächen«. Im Mittelpunkt stehen Forschungs
- und Entwicklungsarbeiten mit dem Ziel, unseren Kunden zuverlässige und anwendungsorientierte Lösungen zu liefern. Produkte und Technologien adressieren vor allem Branchen mit besonderer Bedeutung für die Zukunftsfähigkeit: Luftfahrt, Automotive, Energietechnik, maritime Technologien sowie Medizintechnik und Life Sciences. Zur Realisierung dieser Aufgabe arbeiten rund 700 hoch qualifizierte Mitarbeitenden projekt
- und themenbezogen zusammen.

**Was Du bei uns tust**

Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen stellt sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance für das Energiemanagement von Betriebsgeländen dar. Ein zentrales Element, um diesen Wandel zu bewältigen, ist die Entwicklung eines intelligenten Lademanagementsystems, das in der Lage ist, die Ladevorgänge der Fahrzeuge kostenoptimal zu steuern. Hierbei eröffnet der Einsatz von künstlicher Intelligenz, speziell durch neuronale Netze wie bei Deep Reinforcement Learning, neue Perspektiven für eine effiziente Energieverteilung und -nutzung. In dieser Arbeit soll ein solches Lademanagementsystem konzipiert und entwickelt werden. Es zielt darauf ab, die Ladevorgänge von Elektrofahrzeugen auf einem Betriebsgelände so zu koordinieren, dass die Energiekosten minimiert werden, ohne dabei die Mobilitätsbedürfnisse der Nutzer*innen zu vernachlässigen. Zusätzlich soll das entwickelte System mit klassischen, regelbasierten Algorithmen verglichen werden, um die Vorteile und möglichen Einschränkungen des Einsatzes von künstlicher Intelligenz in diesem Kontext aufzuzeigen.

**Was Du mitbringst**
- Immatrikulierte*r Student*in im technisch-naturwissenschaftlichen Bereich (z. B. Produktionstechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, System Engineering)
- Kenntnisse im Bereich Energiesysteme und Elektrotechnik
- Gute Kenntnisse im Umgang mit Python im Bereich Data Science
- Interesse an OpenAI Gym (Gymnasium) / Stable Baselines3 oder ähnliche Bibliotheken
- Kommunikationsstärke, Zuverlässigkeit und eine sehr eigenverantwortliche sowie strukturierte Arbeitsweise

**Was Du erwarten kannst**
- Freiheiten im Aufbau deiner Simulationsumgebung
- Arbeiten mit modernen Machine Learning Algorithmen
- Einblicke in Forschungsprojekte mit Industriepartnern
- Raum für eigenverantwortliches Arbeiten und kreatives Mitgestalten

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. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

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.

**Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen**

Fynn Welzel

Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM

Kennziffer: 73284

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