Научный ассистент — аспирант — производство батарейных элементов на основе ИИ: моделирование и оптимизация на основе данных (с возможностью получения степени PhD) (м/ж/д)

• Являясь крупнейшей университетской рабочей группой в
• Германии в области аккумуляторных технологий и системной интеграции, ISEA является одним из ведущих международных исследовательских институтов в этой новаторской области на факультете электротехники и информационных технологий в RWTH Aachen. Такие темы, как цифровизация и моделирование на основе искусственного интеллекта и оптимизация аккумуляторных систем и их производственных процессов, являются центральным направлением международно признанной исследовательской компетенции института. Наша цель - оптимизировать разработку и производство современных аккумуляторных систем для широкого спектра применений. Мы объединяем экспериментальные исследования по всей цепочке создания стоимости с методами, основанными на данных, и машинным обучением. В частности, мы изучаем взаимосвязь между производственными процессами, свойствами материала и производительностью ячеек и разрабатываем инновационные модели, подходы к моделированию и стратегии оптимизации для производства аккумуляторных элементов. Одним из направлений является использование больших объемов данных от производства и тестирования для повышения качества, производительности и срока службы аккумуляторных батарей целевым образом с помощью методов на основе ИИ. Благодаря нашим исследованиям мы вносим значительный вклад в развитие эффективных, устойчивых и интеллектуальных аккумуляторных систем - для электромобильности, стационарного хранения энергии и энергоснабжения будущего. Особым событием для наших сотрудников является
• Центр старения, надежности и прогнозирования сроков службы электрохимических и энергетических электронных систем (CARL) в кампусе Melaten. Более 5000 м2 современных офисных и лабораторных помещений обеспечивают идеальные условия для междисциплинарных исследований. Более 150 ученых тесно связаны со всей цепочкой создания стоимости – от исследований материалов до производства и системной интеграции до анализа энергетических систем на основе ИИ. RWTH сертифицирован как семейный университет. RWTH предлагает различные услуги в области здравоохранения, консультирования и профилактики (например, университетские виды спорта) в рамках управления здравоохранением в университете. Существует широкий спектр обучения и возможность получения рабочего билета для сотрудников и государственных служащих.

В своей деятельности вы будете разрабатывать инновационные методы на основе ИИ для анализа, моделирования и оптимизации производственных процессов современных литий-ионных аккумуляторных батарей. Используйте большие объемы данных от производства и тестирования, чтобы систематически идентифицировать и использовать взаимосвязи между параметрами процесса и качеством ячеек (например, емкость, срок службы и внутреннее сопротивление). Вы разрабатываете и внедряете модели машинного обучения для анализа процессов на основе данных и получаете конкретные стратегии оптимизации для производства ячеек. Особое внимание уделяется разработке и применению инструментов виртуального проектирования и моделирования, с помощью которых вы прогнозируете и оцениваете влияние параметров материала и процесса (например, толщины слоя или пористости) на электрохимические характеристики. Кроме того, вы будете разрабатывать и использовать объяснимые методы ИИ, чтобы сделать рабочие отношения прозрачными в технологической цепочке и определить наиболее важные факторы для улучшения качества. На этой основе вы вносите свой вклад в целенаправленную оптимизацию производственных процессов и помогаете снизить затратоёмкие циклы итерации в разработке. Вы тесно сотрудничаете с экспериментальными командами, а также с партнерами из отрасли и исследований, проверяете свои модели с использованием реальных данных и привносите свои результаты в совместные проекты, публикации и презентации. В целом, вы вносите основной вклад в эффективное и устойчивое развитие производства аккумуляторных батарей.

• Хотите работать в лучших университетских условиях, тесно сотрудничая с промышленными партнерами?
• Заинтересованы ли вы в связи с исследованиями на основе данных и практическими инженерными исследованиями и хотели бы самостоятельно разрабатывать инновационные решения?
• Вы также можете представить себе продвижение в области современного производства аккумуляторных батарей и методов на основе ИИ? У вас есть очень хорошо завершенная университетская степень (мастер или сопоставимый) в технической или научной области (например, электротехника, машиностроение, информатика, физика, материаловедение). Кроме того, в идеале приведите следующее:
• Первые знания в области литий-ионных батарей или большой интерес к работе над этой темой
• Хорошие знания программирования, особенно в Python (например, для анализа данных и машинного обучения)
• Интерес к машинному обучению, методам, основанным на данных, и их применению в производстве и производственных процессах В идеале первый опыт работы с большими наборами данных, статистическим анализом или моделированием. Радость сотрудничества в требовательных проектах с промышленными и исследовательскими партнерами
• Высокая мотивация, инициативность и самостоятельная работа
• Командность и хорошие организационные навыки
• Очень хорошее знание немецкого и английского языка в слове и письме

• Что мы предлагаем
• Теплая и коллегиальная среда в одном из самых известных в мире исследовательских институтов в области аккумуляторных технологий. Разделите рост знаний на динамично растущем будущем рынке (батареи, искусственный интеллект, электромобильность, хранение энергии)
• Оптимальная исследовательская среда с современной инфраструктурой и тесная ссылка на промышленную практику
• Активное участие в преподавании в университете и финансировании младших классов (например, наблюдение за дипломной работой бакалавра и магистра)
• Возможность получить докторскую степень в RWTH Aachen в отличной научной среде (с профессором). Доктор
• Инг
• Вейхан
• Ли
• Наше предложение
• Трудоустройство находится в трудовых отношениях. Место должно быть занято в ближайшее возможное время и должно быть ограничено 2 годами. Возможность продления до 5 лет, пока докторская степень не будет запланирована и желаема. Временное трудоустройство осуществляется в рамках сроков, установленных договорным законом о научном времени. Это полноценная работа. При желании возможна неполная занятость. Есть докторская возможность. Группировка зависит от TV-L. Место имеет рейтинг EG 13 TV-L. Описание работы предназначено для всех полов. Мы хотим продвигать карьеру женщин в RWTH Aachen University и поэтому с нетерпением ждем кандидатов. Женщины предпочтительно учитываются в случае равной пригодности, компетентности и профессиональной деятельности, при условии
• Вы недопредставлены в организационной единице и, если не в лице конкурента, перевешиваете причины. Приложения для подходящих людей с трудностями явно желательны. Для целей равного обращения мы просим вас отказаться от фотографии заявки. С информацией о сборе персональных данных в соответствии со статьями 13 и 14
• Общего регламента по защите данных (GDPR) можно ознакомиться по адресу https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbe