Liveklassifikation von Prozessen mittels Sensornetzwerk und KI-Verfahren

Bachelor thesis, Master thesis

Research focus: Machine Learning
Courses of study: Electrical Engineering, Informatics, Information Engineering, Related Disciplines

Job Description

Im Rahmen des Projekts Smartpatch soll im Bereich der Mensch-Maschinen-Interaktion ein Sensornetzwerk weiterentwickelt werden, um Arbeitsabläufe z.B. für ältere Benutzer und Benutzer mit leichten kognitiven Einschränkungen zu erleichtern. Die Sensorknoten befinden sich hierbei an verschiedenen Objekten, z.B. Werkzeuge, wodurch durch die Interaktion mit bzw. zwischen den Objekten auf die durchgeführte Handlung des Benutzers geschlossen werden kann. Im Rahmen dieser Arbeit soll das bestehende Sensornetzwerk weiterentwickelt werden, um eine Klassifikation des Prozesses schon zur Laufzeit während der Ausführung zu ermöglichen, um so beispielsweise die nächsten Handlungen des Nutzers vorhersagen zu können. Die Analyse der Daten kann durch maschinelle Lernverfahren oder künstliche Intelligenz erfolgen, deren Implementierung und Evaluation ebenfalls Teil dieser Arbeit ist.

Your Responsibilities

Bei der Erforschung dieser Technologien sind verschiedene Herausforderungen zu bewältigen, darunter:

  • ▪ Recherche zum Stand der Technik und Wissenschaft
  • ▪ Design & Implementierung geeigneter KI-Modelle zur Liveklassifikation und Intentionsprädiktion
  • ▪ Implementierung der Software auf den Sensorknoten bzw. dem Backend
  • ▪ Dokumentation des Projekts, um eine nachhaltige Weiterentwicklung zu ermöglichen

Our Offer

  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • Eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre

Your Profile

  • Kenntnisse in Mikrocontroller-Programmierung (C/C++)
  • Kenntnisse in KI- & Backend-Entwicklung (Tensorflow, Python)
  • Grundkenntnisse in Bluetooth-Kommunikation
  • Selbständiges und eigenverantwortliches Denken und Arbeiten
  • sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Application

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Marc Schroth, schroth@dont-want-spam.fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Job Description

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) Prof. Dr. rer. Nat. Wilhelm Stork