Herkömmliche CFD-Simulationsanwendungen sind für iterative Entwurfsanwendungen zu langsam. Die Simulation und Auswertung einer einzigen städtebaulichen Variante dauern oft Tage. Das Fraunhofer IBP leistet Pionierarbeit beim Einsatz von Deep-Learning-Simulatoren, um hochpräzise Mikroklima-Vorhersagen mit einer Geschwindigkeit zu liefern, die weit über der von physikalisch basierten numerischen Lösern liegt. Wir suchen eine/n Masterstudierenden mit einem Hintergrund in Scientific Computing und/ oder KI zur Entwicklung neuronaler Operatoren, die Signed-Distance-Funktionen für die geometrieauflösende Stadtphysik nutzen.
Hier sorgst Du für Veränderung
Hiermit bringst Du Dich ein
Was wir für Dich bereithalten
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.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt mindestens 5 Stunden. Die Stelle ist zunächst befristet, eine Verlängerung jedoch wünschenswert.
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.
Bereit für Veränderung?
Studentische Hilfskraft / Masterarbeit - Deep Learning zur Simulation des Stadtklimas • München, DE
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