Die Vernetzung von Maschinen untereinander und zu steuernden Systemen ist eine zentrale Aufgabe auf dem Weg zu Industrie 4.0. Die reibungslose Kommunikation ist jedoch eine Herausforderung, da Schnittstellen unzureichend standardisiert sind und die Interoperabilität nicht gegeben ist. Eine Lösung können Asset Administration Shells (AAS) sein, die eine digitale Repräsentation von Maschinen darstellen und somit die Vernetzung stark erleichtern. In deiner Abschlussarbeit wirst du anhand einer realen Produktion die Schnittstellen typisieren und auf dieser Basis systematisch eine AAS entwickeln. Diese Forschung ist von fundamentaler Bedeutung für die erfolgreiche Digitalisierung der produzierenden Industrie.
Das sind Deine Aufgaben:
Das bringst Du mit:
Das kannst Du erwarten:
Conduct empirical AI research across ML systems and reinforcement learning, building and evaluating models, infrastructure, and environments while working toward public research outputs with researcher mentorship.
Evaluate production data visualization options, explore how LLMs can enable adaptive visualizations, and develop and validate an augmented reality application for production use cases.
Research and optimise magic state distillation factories for a fault-tolerant quantum architecture by compiling protocols, designing layouts, and building resource-estimation and noise-simulation tools.
Conduct research and provide technical support for defense science projects in numerical methods, machine learning, computational physics, and related fields, collaborating with scientists and engineers.
Conduct vulnerability research and software security assessments, applying debugging, systems programming, and low-level development skills while gaining experience across cybersecurity projects.
