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Masterarbeit für die Entwicklung recheneffizienter aktiver Schallschutzsysteme mit Hilfe von Maschinellem Lernen(m/w/x)

Fraunhofer-Gesellschaft
Darmstadt

Dein Alltag dreht sich um die Entwicklung recheneffizienter aktiver Schallschutzsysteme. Du kombinierst theoretisches Wissen mit praktischen Experimenten und setzt maschinelles Lernen ein, um Digitalregler zu optimieren.

Anforderungen

  • •Maß an Eigenverantwortung
  • •Fließende Deutschkenntnisse
  • •Fähigkeit zur kritischen Selbstreflexion
  • •Grundlegendes Interesse an technischem Schallschutz
  • •Grundlegendes Verständnis digitaler Signalverarbeitung

Deine Aufgaben

  • •Aktuelle Verfahren für aktiven Schallschutz kennenlernen
  • •Stand der Wissenschaft zur Recheneffizienz zusammenstellen
  • •Recheneffizienten Digitalregler entwickeln und vergleichen
  • •Experimentelle Validierung der Methode im Labor durchführen

Deine Vorteile

Schrittweise Einführung in die Aufgabe
Regelmäßiger Austausch mit Wissenschaftlern
Einblick in anwendungsorientierte Forschung
Erlernen der Methode des aktiven Schallschutzes
Kreatives Umfeld und Technik auf höchstem Niveau

Original Beschreibung

Ort: Darmstadt Datum: 18.03.2025 # Masterarbeit im Bereich Maschinelles Lernen für aktiven Schallschutz Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro. **BEI UNS ZÄHLT DIE IDEE – UND DER MENSCH DAHINTER.** VERÄNDERUNG STARTET MIT UNS. Wir am **Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF** stehen für anwendungsorientierte Forschung mit Weitblick. Wir entwickeln wegweisende Lösungen für #Nachhaltigkeit - mit Schwerpunkten auf Leichtbau, Circular Economy, smarten Strukturen sowie auf der Langlebigkeit und Zuverlässigkeit von Bauteilen und Systemen. Möchtest du gemeinsam mit uns die Zukunft nachhaltiger Technologien gestalten? **Masterand\*in für die Entwicklung recheneffizienter aktiver Schallschutzsysteme mit Hilfe von Maschinellem Lernen (all genders)** Darmstadt **Hier sorgst du für Veränderung** * Du lernst aktuelle Verfahren für den aktiven Schallschutz in Theorie und Praxis kennen * Du stellst den Stand der Wissenschaft und Technik zur Erhöhung der Recheneffizienz aktiver Schallschutzsysteme - auch durch den Einsatz von Maschinellem Lernen - zusammen * Im Rahmen von numerischen Simulationen entwickelst du einen recheneffizienten Digitalregler und vergleichst diesen mit konventionellen Reglern * Auch die experimentelle Validierung der Methode gehört zu deiner Arbeit - dafür bist du in unseren Laboren tätig **Hiermit bringst du dich ein** * ein Maß an Eigenverantwortung, welches die selbständige Planung und Durchführung zielführender Arbeitsschritte ermöglicht * fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift * die Fähigkeit, eigene Ergebnisse immer wieder kritisch zu hinterfragen * ein grundlegendes Interesse an technischem Schallschutz * grundlegendes Verständnis digitaler Signalverarbeitung **Was wir für dich bereithalten** * eine schrittweise Einführung in die gestellte Aufgabe * regelmäßiger Austausch mit den am Projekt beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern * einen Einblick in anwendungsorientierte Forschung * das Erlernen der Methode des aktiven Schallschutzes * ein kreatives Umfeld und Technik auf höchstem Niveau Es wird keine Vergütung gezahlt, sondern nur die Betreuung und Unterstützung für die Thesis angeboten. 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. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber\*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Das Gleiche gilt, wenn sie aufgrund einer Behinderung nicht alle Profilanforderungen erfüllen.
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