Диссертация кандидата наук - Надежные многоуровневые замещающие модели (мужчина/женщина/разнообразие)

Описание компании

Хотите, чтобы выгодные технологии были сформированы вашими идеями? Будь то решения в области мобильности, потребительские товары, промышленная технология, энергетика или строительная технология - с нами у вас будет возможность улучшить качество жизни во всем мире. Добро пожаловать в Bosch.

ООО "Роберт Бош" с нетерпением ждет вашего заявления!

Описание работы

Численное моделирование играет ключевую роль в проектировании и разработке новых продуктов. Однако точный прогноз производительности и надежности дизайна продукта может быть сложной задачей. Это особенно верно для многоуровневых проблем, которые требуют сложных математических моделей, высоких вычислительных затрат по времени и памяти. В общем, методы замещающего моделирования успешно ускоряют вычислительные модели. Однако традиционные подходы часто терпят неудачу в многоуровневых проблемах в промышленной среде.

В этой диссертации мы намерены исследовать эффективные способы ускорения решения многоуровневых проблем с использованием замещающего моделирования на конкретном примере из практики Bosch. Нас особенно интересует интеграция данных симуляции с измерениями для повышения прогностического качества. Естественно, такая постановка задачи ставит перед нами множество проблем, включая:

• Моделирование на различных масштабах с подходящими замещающими моделями
• Интеграция данных и симуляции с учетом неопределенности во время обучения замещающих моделей, чтобы добавить элемент надежности
• Обработка больших пространств параметров
• Аппроксимация сильно нелинейного функционального поведения

Квалификация

• Образование: Выдающийся университетский диплом по прикладной математике
• Опыт и знания: Глубокие знания в области численного моделирования обыкновенных и частных дифференциальных уравнений; хорошее понимание методов машинного обучения (обучение с учителем и без учителя), замещающего моделирования или упорядочивания моделей; сильные навыки программирования, желательно на Python; твердое понимание теории вероятностей/статистических методов
• Энтузиазм: Интерес к решению промышленных задач
• Языки: Свободное владение английским языком

Дополнительная информация

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

Точная тема докторской диссертации зависит от вашего вуза. Начало: февраль 2024 года

Пожалуйста, предоставьте все необходимые документы (включая резюме, сертификаты, выписку из академической справки).

Для нас разнообразие и инклюзия не просто тренды; они глубоко укоренились в корпоративной культуре нашей компании. Мы приветствуем заявки со всех сторон, независимо от пола, возраста, инвалидности, религии, этнической принадлежности или сексуальной идентичности.

Нужна помощь с вашим заявлением?
Кевин Хайнер (отдел кадров)
+49 711 811 12223

Нужна дополнительная информация о работе?
Михаэль Шик (функциональный отдел)
+49 711 811 15877

#LI-DNI