Der/die Stelleninhaber/Stelleninhaberin wirkt im Rahmen eines auf zwei Jahre befristeten Projekts am Lehrstuhl Scientific Computing an der methodischen Erprobung neuartiger neuronaler Netzansätze für Anwendungen in der Strömungsmechanik mit.
Ihr Aufgabengebiet:
• Analyse bestehender Ansätze Physics Informed Neural Networks (PINNs) im Vergleich zu der von Prof. Gauger vorgeschlagenen Methode PDE-restringiert trainierter neuronaler Netze anhand einschlägiger Fachliteratur und vorhandener Softwarebeispiele
• Implementierung, Anpassung und Erweiterung der genannten Methoden in den Softwareumgebungen JAX und SU2 unter Anleitung und Vorgaben der Projektleitung
• Durchführung numerischer Experimente zur Validierung, Vergleichbarkeit und Bewertung der Genauigkeit der eingesetzten neuronalen Netzverfahren anhand vorgegebener strömungsmechanischer Testfälle
• Systematische Auswertung, Dokumentation und Aufbereitung der Ergebnisse (z. B. in Form von Berichten, Diagrammen, Quellcode-Dokumentation)
• Unterstützung bei der Integration der entwickelten Ansätze in bestehende Softwarestrukturen sowie bei der Fehleranalyse und Optimierung der Rechenverfahren
Unser Anforderungsprofil:
• Abgeschlossenes Bachelorstudium der Informatik erforderlich
• Gute Kenntnisse in Programmierung, insbesondere in Python; erste Erfahrungen mit wissenschaftlichem Rechnen sind von Vorteil
• Grundlegendes Verständnis von numerischen Methoden, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen
• Bereitschaft, sich in spezialisierte Frameworks wie JAX sowie in bestehende wissenschaftliche Software (z. B. SU2) einzuarbeiten
• Grundkenntnisse der Strömungsmechanik bzw. der Lösung partieller Differentialgleichungen oder die Fähigkeit, sich diese unter Anleitung anzueignen
• Sorgfältige, strukturierte und nachvollziehbare Arbeitsweise
• Fähigkeit zur verständlichen Dokumentation von Quellcode und Ergebnissen
• Teamfähigkeit sowie die Fähigkeit, Aufgaben nach fachlicher Anleitung selbstständig zu bearbeiten
Wir bieten:
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