25 km
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) im Forschungsbereich Testen einer KI-basierten automatisierten Rangierlok 10.05.2022 Technische Hochschule Nürnberg Nürnberg
Weitere passende Anzeigen:

Ihre Merkliste/

Mit Klick auf einen Stern in der Trefferliste können Sie sich die Anzeige merken

1

Passende Jobs zu Ihrer Suche ...

... immer aktuell und kostenlos per E-Mail.
Sie können den Suchauftrag jederzeit abbestellen.
Es gilt unsere Datenschutzerklärung. Sie erhalten passende Angebote per E-Mail. Sie können sich jederzeit wieder kostenlos abmelden.

Informationen zur Anzeige:

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) im Forschungsbereich Testen einer KI-basierten automatisierten Rangierlok
Nürnberg
Aktualität: 10.05.2022

Anzeigeninhalt:

10.05.2022, Technische Hochschule Nürnberg
Nürnberg
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (w/m/d) im Forschungsbereich Testen einer KI-basierten automatisierten Rangierlok
Im Forschungsbereich Testen einer KI-basierten automatisierten Rangierlok In Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn (DB Cargo) wird eine Automatisierung der Rangierlok durchgeführt. Für die betriebliche Erprobung der Lok ist ein umfassendes Testen des Prototyps notwendig. Dabei sollen vor allem die Objekterkennung und -klassifikation in Video- und Lidar-Daten durch Robustheitstests unter Zuhilfenahme von Adversarial Examples sowohl in der Simulationsumgebung als auch in der Praxis getestet werden. Umfangreiche, einschlägige Datensätze vom Deutschen Zentrum für Schienenverkehrsforschung (DZSF) stehen dabei als Basis zur Verfügung. Nach Durchführung der Robustheitstests soll den Entwicklungsingenieuren unter Verwendung von Ansätzen der eXplainable AI (XAI) erläutert werden, wie die Entwicklung anzupassen ist, um die Robustheit des Prototyps zu verbessern. Entwicklung und Anwendung einer Testmethodik für eine autonome Rangierlokomotive Planung, Durchführung und Auswertung von Konzeptstudien an modernen Rangierloks Erstellung von konkreten Robustheitstests für die Simulationsumgebung und das Großlabor, basierend auf Adversarial Examples Analyse der (KI-basierten) Objekterkennungsmodule der Rangierlok basierend auf Techniken für Transparenz, beispielsweise LIME oder Layer-wise Relevance Propagation (LRP) Aufbereitung und Darstellung der Forschungsergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen
Sie verfügen über ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Elektrotechnik, (Automotive) IT oder einer vergleichbaren Fachrichtung Ferner besitzen Sie sehr gute Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich des Maschinellen Lernens Darüber hinaus sind Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich des Software Engineering und in der Erstellung von Softwaretests wünschenswert Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab

Berufsfeld

Bundesland

Standorte