| Jobtitel | Diplom/Masterarbeit, Bachelorarbeit, Studien-/Projektarbeit, Praktikum/Praxissemester |
|---|---|
| Beginn | Sofort/Nach Vereinbarung |
| Thema | Künstliche Intelligenz |
| Projekt | Entwicklung eines KI-basierten Geoinformationssystems zur Auswahl von Windenergiepotenzialflächen im Spannungsfeld von Arten-, Umwelt- und Klimaschutz (WindGISKI) |
| Bewerbung | Deine aussagekräftige Bewerbung enthält Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse. Bitte sende die Unterlagen in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de |
Im Rahmen des Verbundprojektes WindGISKI wird ein KI-basiertes Geoinformationssystem zur Ausweisung von Potenzialflächen für Windenergieanlagen (WEA) entwickelt. Ziel des Projektes ist es, die Identifkation möglicher Potenzialflächen für die Onshore-Windenergie in Deutschland zu vereinfachen bzw. zu beschleunigen.
Die Eigung einer Fläche ist von sowohl harten als auch weichen Faktoren abhängig. Beispiele für harte Faktoren sind gesetzliche Vorschriften, die einen gewissen Mindestabstand zu Wohngebieten regeln. Zu den weichen Faktoren gehört beispielsweise Waldabstände. Ein Bau einer WEA ist im Waldgebiet aufwendiger, jedoch stellt dieser Faktor kein Ausschlusskriterium dar. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz sollen potentielle Flächen identifiziert und ihre Eignung bewertet werden.
Deine Aufgaben
Du erhälst die Daten (als Bilddatei) einer Auswahl an Einflussfaktoren und entwickelst ein Machine Learning Modell, welches die Flächen in Deutschland für WEA-Projekte bewertet. Dabei informierst du dich mit Hilfe einer ausführlichen Literaturanalyse über supervised, unsupervised und deep learning Ansätze. Aufbauend auf der Literaturrecherche wählst du geeignete Modelle aus und trainierst sie, um Potentialflächen für WEA zu finden. Anschließend validierst du deine Ergebnisse und bewertest die entwickelten Modelle.
Dein Profil
Du studierst eines der folgenden Fächer:
- Maschinenbau
- Wirtschaftsingenieurwesen
- Informatik
- Robotik
- Produktion und Logistik
- Produktionstechnik
- Elektrotechnik
Du hast Interesse an Datenanalyse, Programmierung und Künstlicher Intelligenz.
Zudem verfügst du über Kenntnisse in Python und hast erste Erfahrungen mit ML-Modellen gemacht.
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind wünschenswert.
Wir bieten
- angemessene Vergütung bei Praktium
- eigenverantwortliches Arbeiten
- flexible Arbeitszeiten
- gut ausgestattete Arbeitsplätze
- Home-Office nach Absprache
- ggf. langfristige Zusammenarbeit
- Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.
