Masterarbeit: Erklärbare KI für die Zustandsüberwachung von Aktuatoren

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Masterarbeit: Erklärbare KI für die Zustandsüberwachung von Aktuatoren

Stellenbeschreibung

Kennziffer: 6709

Arbeitsort: Braunschweig

Eintrittsdatum: ab sofort

Karrierestufe: Studien- & Abschlussarbeit

Beschäftigungsgrad: Teilzeit, Vollzeit

Dauer der Beschäftigung: 6 Monate

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer rund 12.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Herzlich willkommen am Institut für Flugsystemtechnik. Im Zentrum unserer Arbeit steht das Zusammenspiel von Flugzeugkonfiguration, Pilotinnen, und Piloten und moderner Flugsystem Technologie. Von der Simulation bis zum realen Flugversuch, wir analysieren, testen und entwickeln Innovationen die das Fliegen der Zukunft prägen.

Das erwartet dich

In der Abteilung für Sichere Systeme & Systems Engineering werden Zustandsüberwachungssysteme für sicherheitskritische Flugsteuerungskomponenten entwickelt. Um die verbleibende Lebensdauer (Remaining Useful Life, RUL) elektromechanischer Flugsteuerungsaktuatoren (EMA) vorherzusagen, ist es erforderlich, den kontinuierlichen Verschleiß mechanischer Komponenten wie beispielsweise der Kugellager im EMA zu überwachen. Dieser Verschleiß lässt sich dann mithilfe von auf Deep Learning basierenden Zustandsindikatoren modellieren, die als Grundlage für die RUL-Vorhersage dienen. Aufgrund des „Black Box“-Charakters von Deep Learning-Modellen ist die Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse jedoch begrenzt. Die Verbesserung dieser Vertrauenswürdigkeit ist insbesondere für sicherheitskritische Systeme von Bedeutung. Im Rahmen einer Masterarbeit sollen daher Ansätze zur Erklärbarkeit untersucht werden, um die Verlässlichkeit der Ergebnisse bei auf Deep Learning basierenden Methoden zur Erstellung von Zustandsindikatoren zu verbessern.

Deine Aufgaben

Literaturrecherche zu bestehenden Deep Learning basierenden Methoden zur Erstellung von Zustandsindikatoren für Kugellager sowie zu anwendbaren Methoden von erklärbarer KI

Implementierung von Zustandsüberwachungsalgorithmen sowie Erklärbarkeitsansätzen in Python

Evaluierung von Ursachen für Unsicherheiten der Zustandsüberwachungsalgorithmen mithilfe der Erklärbarkeitsansätze

Das bringst du mit

Masterstudent/in im Bereich Maschinenbau, Informatik, Sicherheitstechnik oder einem vergleichbaren Fachgebiet gute Programmierkenntnisse in Python gute Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 6709) beantwortet dir gerne:

Lauri Bodenröder

Tel.:

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