Benchmarks für lernende Optimierungsverfahren

Master thesis

Research focus: Energy, Energy Management, Machine Learning, Software Engineering
Courses of study: Informatics, Information Management, Related Disciplines, Business Informatics, Industrial Engineering and Management, Business Mathematics

Job Description

Durch die Energiewende und die zunehmende Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen wird es in Zukunft einen Bedarf an flexiblen Verbrauchern geben um das Stromnetz stabil zu halten. Zudem ist eine signifikante Steigerung der Energieeffizienz der Verbraucher notwendig. Da Gebäude ein hohes Potenzial in beiden Punkten aufweisen, ist ein Forschungsschwerpunkt unserer Abteilung die Entwicklung von Verfahren zur Optimierung des Energiebezugsverhaltens von diesen.

Eine wesentliche Herausforderung für die Entwicklung solcher Optimierungsalgorithmen ist dabei die hohe Diversität des Gebäudebestands, ein Lösungsansatz die Verwendung von lernenden Optimierungsverfahren. Zur effizienten und nachhaltigen Entwicklung solcher Algorithmen sind Benchmarks für die objektive Bewertung notwendig. Da bisher keine solcher Benchmarks existieren, ist dies das Thema der ausgeschriebenen Masterarbeit.

Your Responsibilities

  • Konzeption eines Benchmarks zur objektiven Bewertung von lernenden Optimierungsalgorithmen im Kontext des Gebäudeenergiemanagements.
  • Implementierung und Evaluation des entwickelten Benchmarks.

Our Offer

  •  Das gute Gefühl an einem wirklich sinnvollen Thema zu arbeiten.
  •  Eine spannende Aufgabenstellung und intensive Betreuung mit wöchentlichen Treffen (wenn gewünscht).
  •  Möglichkeit zum Sammeln von Erfahrungen im Umgang mit neuen Technologien.
  •  Gute Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und der Softwareentwicklung.

Your Profile

  •  Eigenständiges und verantwortungsbewusstes Arbeiten.
  •  Studium des Wirtschaftsingenieurwesens, der Informatik, oder themenverwandter Gebiete.
  •  Interesse am Anwendungsfeld Energie.
  •  Programmierkenntnisse sind von Vorteil.

Application

Wir freuen uns auf Deine Bewerbung als PDF an David Wölfle, woelfle@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf
  • Ggf. einen Überblick über bisherige praktische Erfahrungen.

Job Description

  • Start: ab sofort möglich.
  • Betreuendes Institut am KIT: AIFB | Prof. Dr. Hartmut Schmeck