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KI in der Informationstechnik - Algorithmen, Architekturen und Anwendungen

An der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik sind für fachgebietsübergreifende Projekte im Bereich Informationstechnik acht Stellen als

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) mit dem
Thema KI in der Informationstechnik
Algorithmen, Architekturen und Anwendungen
(EntgGr. 13 TV-L, 100 %)

zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen. Die Stellen sind zunächst auf 3 Jahre befristet. Die Gelegenheit zur Promotion ist gegeben.

Aufgaben
Informationsgewinnung mit Methoden der Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens, effiziente Informationsübertragung über Gigabit-WLAN, 5G und das Internet und Informationsverarbeitung für Anwendungen in den Bereichen Biomedizin, Mobilität, Produktion und Energie sind die Treiber des Fortschritts. Die Leibniz Universität Hannover erforscht die Methoden, Algorithmen und Architekturen der Informationstechnik und bewertet deren Leistungsfähigkeit. In den Instituten für Hochfrequenztechnik und Funksysteme, Kommunikationstechnik, Informationsverarbeitung und Mikroelektronische Systeme umfasst sie den ganzen Bereich von der Konzeptionierung in Hard- und Software bis zum System- und Schaltungsentwurf. Die Institute bieten eine weit überdurchschnittliche Ausstattung an Ressourcen für die Unterstützung der Forschungsarbeiten.

Eine Auswahl von Themen für kooperative Promotionsprojekte finden Sie nachfolgend


Einstellungsvoraussetzungen
Voraussetzung für die Einstellung ist ein abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Elektrotechnik, der Informatik oder eines verwandten Fachgebiets sowie das Interesse an einer Promotion. Erwünscht sind darüber hinaus überdurchschnittliche Studienleistungen sowie fundierte Kenntnisse in einem ausgewählten Teilgebiet der Informationstechnik. Sehr gute Englisch und Deutschkenntnisse werden vorausgesetzt. Von den wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern wird erwartet, dass sie die eigenen Forschungsergebnisse auf internationalen Tagungen präsentieren, studentische Hilfskräfte sowie Studierende bei ihren Bachelor- und Masterarbeiten auf dem Gebiet des eigenen Promotionsthemas betreuen und an dem Programm Promotion Plus der Leibniz Universität Hannover zur Weiterentwicklung der Führungskompetenzen und Soft Skills teilnehmen.

Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.

Die Leibniz Universität Hannover will die berufliche Gleichberechtigung von Frauen und Männern besonders fördern und fordert deshalb qualifizierte Frauen nachdrücklich auf, sich zu bewerben. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt.

Für Auskünfte steht Ihnen Prof. Markus Fidler (E-Mail: markus.fidler@ikt.uni-hannover.de) gerne zur Verfügung.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen wie Anschreiben, Lebenslauf und Zeugnisse sowie einem Exposé von maximal 5000 Zeichen, in dem Sie Ihre Motivation für eine Promotion sowie Ihre Vorstellungen zur Ausgestaltung des Promotionsthemas beschreiben, bis zum 01.10.2019 in elektronischer Form an

E-Mail: markus.fidler@ikt.uni-hannover.de

oder postalisch an:
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Institut für Kommunikationstechnik
Appelstr. 9a, 14. Etage
30167, Hannover
www.uni-hannover.de/jobs

Informationen nach Artikel 13 DSGVO zur Erhebung personenbezogener Daten finden Sie unter www.uni-hannover.de/de/datenschutzhinweis-bewerbungen/

 

Cyber Physical Networking

Vehicular Networking

Am Institut für Kommunikationstechnik, Fachgebiet Kommunikationsnetze (IKT-KN) werden wissenschaftliche Mitarbeiter/innen für die Bereiche „Cyber Physical Networking" und „Vehicular Networking" gesucht. Das IKT-KN ist im Bereich der Mobil- und Internetkommunikation tätig. Schwerpunkt der Forschung ist die Leistungsfähigkeit zukünftiger Netzwerktechnologien (5G, Gigabit-Wifi, Future Internet) mit Anwendungen in den Bereichen Fahrzeugkommunikation, Internet der Dinge, Cyber-physikalische Systeme und Map-Reduce Architekturen.

Im Bereich „Cyber Physical Networking" ist die Vernetzung von Regelkreisen, wie sie für Cyber-physikalische Systeme typisch ist, Thema der Forschung. Die wesentliche Herausforderung in solchen Systemen liegt in der Interaktion einer ggf. großen Anzahl von Regelkreisen, die über gemeinsam genutzte Netzwerkressourcen agieren. Ein Beispiel ist die Steuerung eines Roboters basierend auf visuellen Sensorinformationen, die in der Cloud verarbeitet und dort zur Regelung der Stellgrößen verwendet werden. Die Forschungsfragen betreffen die Abschätzung und Bewältigung von Verzögerungen und Paketverlusten, wie sie im öffentlichen Internet oder in drahtlosen lokalen Netzen auftreten. Erwünscht sind fundierte Kenntnisse der Kommunikationsnetze und Kenntnisse der Regelungstechnik.

Forschungsthema im Bereich „Vehicular Networking" ist die Aggregation und Verarbeitung von Sensordaten in Fahrzeug-Clouds. Fahrzeuge erheben eine zunehmende Menge an Sensordaten, die auf verschiedenen Ebenen aggregiert werden: Innerhalb des Fahrzeugs werden Daten unterschiedlicher Sensoren fusioniert, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen, zwischen benachbarten Fahrzeugen werden Positions- und Bewegungsdaten ausgetauscht, um kollisionsfreie Trajektorien abzustimmen, und auf in einem größeren räumlichen Umkreis werden diese Daten aggregiert, um den Verkehrsfluss zu schätzen. Mit Cloud Computing im Internet, Mobile Edge Clouds im 5G Mobilfunk und von Fahrzeugen gebildeten Vehicular Clouds besteht eine Hierarchie von Rechen- und Speichermöglichkeiten, die optimal genutzt werden kann. Erwünscht sind fundierte Kenntnisse der Kommunikationsnetze.

Weitere Infos unter: https://www.ikt.uni-hannover.de/

Nachfragen unter: Prof. Dr.-Ing. Markus Fidler, markus.fidler@ikt.uni-hannover.de

 

Design von integrierten Schaltungen für DNN-basierte Rechenarchitekturen

Algorithmen und Architekturen für die Sensordatenfusion

Am Institut für Mikroelektronische Systeme, Fachgebiet Architekturen und Systeme (IMS-AS) werden wissenschaftliche Mitarbeiter/innen für die Bereiche „Design von integrierten Schaltungen für DNN-basierte Rechenarchitekturen“ sowie „Algorithmen und Architekturen für die Sensordatenfusion“ gesucht. Das IMS-AS forscht u.a. auf dem Gebiet der Algorithmen und Architekturen für das autonome Fahren und für Anwendungen der Biomedizintechnik. Die schritthaltende Verarbeitung einer Vielzahl von Sensoren, die zunehmend mit Methoden der Künstlichen Intelligenz erfolgt, erfordert hochoptimierte und applikationsspezifische Rechnerarchitekturen. Um diese Ziele zu erreichen, müssen im Entwurfsraum der digitalen Signalverarbeitung unter Einhaltung strikter Vorgaben (Fläche, Verlustleistung, Durchsatzrate) geeignete Architekturkonzepte erarbeitet werden und in enger Wechselwirkung zwischen Algorithmen und Architekturen müssen diese in integrierte Schaltungen umgesetzt werden. Unterstützt werden am IMS-AS sämtliche Implementierungsformen für die digitale Signalverarbeitung (GPP, GPU, DSP, FPGA, ASIP, ASIC). Es wird großer Wert auf die Umsetzung der erarbeiteten Konzepte in voll funktionsfähige Hardware-Demonstratoren gelegt. Gesucht werden wissenschaftliche Mitarbeiter/innen, die sich auf den Bereich Algorithmen und Architekturen für die digitale Signalverarbeitung konzentrieren wollen. Ein tiefergehendes Interesse an Hardware-Architekturen ist Voraussetzung für eine Tätigkeit am IMS-AS.

Weitere Infos unter: https://www.ims.uni-hannover.de/

Nachfragen unter: Prof. Dr. Holger Blume, blumeims.uni-hannover.de

 

Elektromagnetische Modellierung und Integration von Funksystemen

Das Institut für Hochfrequenztechnik und Funksysteme setzt seinen Forschungsschwerpunkt auf die Integrationsaspekte von Hochfrequenzsystemen.

Funksysteme entwickeln sich in den letzten Jahren zunehmend weg von isolierten Anwendungen für Sensorik, Kommunikation oder Radar, sondern sind integrale Bestandteile größerer Systeme. Hierbei ist insbesondere die Integration der Funkschnittstelle anspruchsvoll, da hier eine inhärente elektromagnetische Feldkopplung mit der Integrationsumgebung vorliegt.

Derzeit erforschen wir diese Integrationseinflüsse in den Bereichen

-         -  5G Mobilfunk

-          - Automotive

-         -  Biomedizinische Anwendungen

mit unterschiedlichen Schwerpunkten bzgl. der Modellbildung und der Ableitung von Entwurfsmethoden.

Weitere Infos unter: https://www.hft.uni-hannover.de/

Nachfragen unter: Prof. Dr. Dirk Manteuffel, manteuffelhft.uni-hannover.de

 

AutoML in der Anwendung

AutoML ermöglicht ohne mühsames manuelles Tuning von Design-Entscheidungen maschinelles und tiefes Lernen (deep learning) effizient auf neue Datensätze anzuwenden. Eine Design-Entscheidung kann dabei das automatische Finden von effektiven Architekturen eines tiefen neuronalen Netzes (DNN) sein. Auch wenn AutoML inzwischen auf vielen akademischen Beispielen gezeigt hat, dass es Entwickler effizient unterstützen kann, so sind wichtige Fragen für den Einsatz von AutoML in realen Anwendungen weiterhin ungeklärt. Forschungsfragen umfassen hier bspw. wie AutoML ressourcenschonend eingesetzt werden kann, oder wie AutoML zur Optimierung von Fairness, Interpretierbarkeit und Robustheit in ML-Anwendungen eingesetzt werden kann. Dazu werden am Institut für Informationsverarbeitung wissenschaftliche Mitarbeiter/innen zur Erforschung rund um das Themengebiet “AutoML in der Anwendung“ gesucht.

Weitere Infos unter: https://www.tnt.uni-hannover.de/

Nachfragen unter: Prof. Dr. Marius Lindauer lindauertnt.uni-hannover.de

 

Intelligente Selbstorganisation für zukünftige dezentrale, autark agierende Stromnetze

Die kontinuierliche Ausweitung der dezentralen Stromerzeugung durch erneuerbare Energien, beispielsweise durch Solarenergie, Blockheizkraftwerke oder Windenergie, stellen die derzeitige Top-Down Struktur der Energienetze vor neue Herausforderungen, da durch die Dezentralisierung der althergebrachte Ansatz, die durch große Kraftwerke auf oberster Netzebene erzeugte Energie nach unten immer feiner bis auf die Ortsnetzebene zu den Verbrauchern zu verteilen, nicht mehr gegeben ist.
Im Verbundprojekt RuBICon wird derzeit an der Struktur und den Anforderungen an zukünftige Energienetze geforscht. Dabei soll exemplarisch am Extremfall, einem totalen Blackout, der Wiederaufbau des Stromnetzes dezentral aus den Ortsnetzen heraus realisiert werden. Durch Abtrennen der Ortsnetze vom Mittelspannungsnetz werden hierzu autarke Inselnetze gebildet, in denen sich alle lokalen Energieerzeuger selbst organisieren und Verbrauchsstellen bei Bedarf gezielt abgeworfen bzw. zugeschaltet werden können. Nach der Stabilisierungsphase werden die einzelnen Ortsnetze synchronisiert und über das Mittelspannungsnetz zusammengeschaltet.

Die Aufgaben des Instituts für Informationsverarbeitung in diesem Verbundprojekt sind die Realisierung eines dezentrales Kommunikationssystems zwischen den Stromerzeugern und den Verbrauchsstellen des Ortsnetzes, die Entwicklung eines intelligenten Protokolls zur Zuschaltung der Verbraucher unter der Vermeidung von Überlastsituationen durch gleichzeitige Entscheidungen sowie die zur Synchronisierung notwendige zeitkritische Kommunikation. Hierfür suchen wir für sofort einen engagierten wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d), der Interesse an Kommunikationsnetzen und Protokollen mitbringt, ein Verständnis für den Aufbau von Niederspannungsnetzen und erneuerbaren Energien hat sowie Spaß hat am Programmieren von Mikrocontrollern und der Realisierung von Demonstratoren.

Weitere Infos unter: https://www.tnt.uni-hannover.de

Nachfragen unter: Prof. Dr.-Ing. Jörn Ostermann, officetnt.uni-hannover.de  oder Dr.-Ing. Marco Munderloh, munderltnt.uni-hannover.de

Entwurf integrierter Power-Management-Schaltungen für erneuerbare Energien, autonomes Fahren und KI

Das Fachgebiet Mixed-Signal-Schaltungen am Institut für Mikroelektronische Systeme sucht wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für den Entwurf von Power-Management-Schaltungen auf Mikrochips. Den Schwerpunkt bildet die Erarbeitung von System- und Schaltungskonzepten innerhalb verschiedener Forschungsprojekte für vielfältige zukünftige Anwendungen. Mit Ihrer Forschungstätigkeit, tragen Sie dazu bei, Elektroniklösungen für erneuerbare Energien, autonomes Fahren und KI kompakter, energieeffizienter und zuverlässiger zu machen. Dabei arbeiten Sie zusammen mit namhaften Industriepartnern und führenden Forschungseinrichtungen. Aktuelle Projektbeispiele sind mehrphasige Spannungswandler für Mikroprozessoren in Fahrerassistenzsystemen, hochintegrierte Leistungsstufen für Wechselrichter in der Photovoltaik und vollintegrierte Mikronetzteile für IoT.

Weitere Infos unter: https://www.ims.uni-hannover.de/

Nachfragen unter: Prof. Dr. Bernhard Wicht, bernhard.wichtims.uni-hannover.de