Masterarbeit - Physics-informed Machine Learning zur Simulation turbulenter Strömungen

Was Sie bei uns tun

Diese Stelle bietet die spannende Gelegenheit, sich in den Themenbereich Physics-informed Machine Learning einzuarbeiten. Als akademisches Benchmarking-Szenario dient dabei ein Beispiel aus der Fluiddynamik, die turbulente 2D-Zylinderströmung. Ziel ist es Möglichkeiten und Grenzen von PIML-Ansätzen in der Fluiddynamik anhand dieses Benchmarking-Szenarios zu untersuchen. Eine grundlegende Übersicht über mögliche Ansätze ist dabei bereits im Forschungsteam vorhanden. Abhängig von eigenen Vorerfahrungen und Wünschen kann der Fokus der Masterarbeit beispielsweise auf den Vergleich mehrerer Methoden oder aber auf die Weiterentwicklung eines vielversprechenden Ansatzes gelegt werden.

Hier nochmal das Wichtigste in Stichpunkten :

• Literaturrecherche bzw. Einarbeitung in das Thema PIML für Strömungssimulationen
• Identifikation vielversprechender Ansätze aufbauend auf Vorarbeiten im Team
• Abhängig von Vorerfahrung und Interesse : Vergleich mehrerer PIML-Ansätze oder Weiterentwicklung und Verfeinerung eines ausgewählten, vielversprechenden Ansatzes
• Dokumentation der Ergebnisse und wissenschaftliche Aufbereitung im Rahmen der Masterarbeit

Was Sie mitbringen

Was Sie erwarten können

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.