Rozprawa doktorska - Wiarygodne wieloskalowe modele zastępcze (mężczyzna/kobieta/różne)

Opis firmy

Chcesz, aby korzystne technologie były kształtowane przez Twoje pomysły? Czy to w rozwiązaniach mobilności, dobrach konsumpcyjnych, technologii przemysłowej, energetyce czy technologii budowlanej - u nas masz szansę poprawić jakość życia na całym świecie. Witamy w Bosch.

Robert Bosch GmbH z niecierpliwością czeka na Twoją aplikację!

Opis stanowiska

Symulacja numeryczna jest kluczowa w projektowaniu i rozwijaniu nowych produktów. Jednak dokładne przewidywanie wydajności i niezawodności projektu produktu może być wyzwaniem. Dotyczy to szczególnie problemów wieloskalowych, które wymagają złożonych modeli matematycznych, zużywających dużo zasobów obliczeniowych zarówno pod względem czasu pracy, jak i pamięci. Ogólnie rzecz biorąc, metody modelowania zastępczego okazały się skuteczne w przyspieszaniu modeli obliczeniowych. Jednak tradycyjne podejścia często zawodzą w problemach wieloskalowych w środowisku przemysłowym.

W tej pracy doktorskiej zamierzamy zbadać efektywne sposoby przyspieszania problemów wieloskalowych za pomocą modelowania zastępczego na konkretnym przypadku studium Bosch. Szczególnie zainteresowany jesteśmy integracją danych symulacyjnych z pomiarami, aby zwiększyć jakość predykcyjną. Naturalnie, ta konfiguracja problemu stawia wiele wyzwań, w tym:

• Modelowanie wielu skal za pomocą odpowiednich modeli zastępczych
• Integracja danych i symulacji z niepewnością podczas fazy szkolenia modeli zastępczych, aby dodać poczucie niezawodności
• Obsługa dużych przestrzeni parametrów
• Aproksymacja silnego nieliniowego zachowania funkcjonalnego

Kwalifikacje

• Edukacja: Wybitny tytuł uniwersytecki z matematyki stosowanej
• Doświadczenie i wiedza: Głęboka wiedza na temat numerycznej symulacji równań różniczkowych zwyczajnych i cząstkowych; dobre zrozumienie metod uczenia maszynowego (uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego), modelowania zastępczego lub redukcji rzędu modelu; silne umiejętności programowania, najlepiej w Pythonie; solidne zrozumienie teorii prawdopodobieństwa/metod statystycznych
• Zaangażowanie: Zainteresowanie rozwiązywaniem problemów przemysłowych
• Języki: Biegłość w języku angielskim

Dodatkowe informacje

www.bosch.com/research
https://www.bosch-ai.com

Dokładne tematy doktoratu zależą od Twojego uniwersytetu. Początek: luty 2024 r.

Proszę o przesyłanie wszystkich niezbędnych dokumentów (w tym CV, certyfikatów, indeksu).

Różnorodność i integracja to dla nas nie tylko trendy; są głęboko zakorzenione w kulturze naszej firmy. Zapraszamy do aplikacji osoby z różnych środowisk, niezależnie od płci, wieku, niepełnosprawności, wyznania, etniczności czy tożsamości seksualnej.

Potrzebujesz pomocy przy aplikacji?
Kevin Heiner (Dział Zasobów Ludzkich)
+49 711 811 12223

Potrzebujesz więcej informacji o pracy?
Michael Schick (Dział Funkcjonalny)
+49 711 811 15877

#LI-DNI