Der Klimawandel und die Ressourcenknappheit sind nur zwei von vielen Faktoren, die eine kontinuierliche und nachhaltige Werkstoffentwicklung unverzichtbar machen. Der Forschungsschwerpunkt des Instituts für Werkstoff-Forschung liegt in der Entwicklung innovativer Werkstofflösungen und zugehöriger Prozesstechniken für die Bereiche Luft- und Raumfahrt, Energie, Transport und Sicherheit. In enger Zusammenarbeit mit anderen DLR-Instituten sowie nationalen und internationalen Partnern führen wir sowohl Grundlagen- als auch angewandte Forschung durch. ## Das erwartet dich Im Rahmen des Projekts werden Fachbegriffe und ihre Beziehungen im Bereich der Aerogele recherchiert und in einer Ontologie im Turtle-Format strukturiert. Auf der Grundlage dieser Ontologie wird ein Wissensgraph erstellt und mit LLMs zur semantischen Analyse verknüpft. Das System wird iterativ durch Tests und Expertenfeedback validiert und umfassend dokumentiert. ## Deine Aufgaben - Recherche und Strukturierung von Fachbegriffen und Beziehungen im Bereich der Aerogele. - Entwicklung einer Ontologie im turtle (.ttl)-Format auf der Grundlage früherer im DLR entwickelter Ontologien. - Erstellung eines Wissensgraphen (KG) auf Basis der Ontologie. - Integration des KG mit LLMs für semantische Abfragen und Analysen. - Validierung und Optimierung des Systems durch Tests und Expertenfeedback. - Dokumentation des Entwicklungsprozesses und der Ergebnisse. ## Das bringst du mit - Eingeschriebene/r Master-Student/in in Mathematik, Informatik oder Data Science - Erfahrung mit Neo4j oder SPARQL und Programmierkenntnisse in Python oder C++ sowie Erfahrung mit Protégé, OWL oder RDF - Interesse an KI-gestützter Materialforschung. - Erfahrung mit Wissensgraphen und LLMs von Vorteil. - Sehr gute Kenntnisse in Deutsch und Englisch in Wort und Schrift. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen! Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1795) beantwortet dir gerne: Barbara Milow Tel.: +49 2203 601 3537