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Job-Art: Wissenschaftliche Jobausschreibungen

Diplomarbeit „Machine Learning & Korrosion“

Fachgebiet
Chemie & Data Science
Arbeitsstätte
Wien oder Wiener Neustadt
Bewerbungsfrist
30.09.2019

Ausschreibungstext

Korrosion ist ein allgegenwärtiges Phänomen, was für die Wirtschaft eine hohe Bedeutung hat, da jedes Jahr Werte von ca. 5% des BIP durch Korrosion zerstört werden. Wege Korrosion und deren Auswirkungen zu detektieren sind daher von großem Interesse für Industrie und Gesellschaft. Zum Beispiel könnte damit die Sicherheit von Brücken laufend untersucht werden und korrosionsbedingte Materialermüdung rechtzeitig bevor Unfälle passieren erkannt werden, Daher suchen wir Studenten und Studentinnen der Fachrichtungen Chemie, Physik, Materialwissenschaften, Elektrotechnik, Informatik, Data Science, Mathematik oder ähnlichem.

Im Rahmen einer 6-monatigen bezahlten Diplomarbeit sollen Korrosionsphänomene und deren Phänomenologie mittels Machine-Learning-Algorithmen untersucht werden. Dazu sollen bestehende Daten wie Fotos und elektronische Messdaten mit chemischen Daten korreliert werden und daraus konkrete Vorhersage- und Detektionsmodelle entwickelt werden. Ziel des Projektes ist es Korrosion bereits frühzeitig zu erkennen, verschiedene Arten der Korrosion zu unterscheiden und Vorhersagen über die zukünftige Lebensdauer von Bauteilen und Produkten zu erhalten.

 

Dieses Thema liegt genau an der Schnittstelle zwischen Chemie und Data Science, daher sind wir an Bewerbungen aus allen Richtungen und Studienfächern interessiert. Am besten bringst du Grundkenntnisse aus Chemie mit und hast Erfahrung in Programmieren und Datenanalyse (bevorzugt Python). Das Projekt wird gemeinsam von CEST (Dr. Bernhard Lutzer) & TU Wien (Prof. Markus Valtiner) durchgeführt.

Wenn wir mit diesem interdisziplinären Thema deine Neugierde wecken konnten würden wir uns über eine Bewerbung von dir freuen!

Kontakt-Person(en)

Haupt-Kontakt
Name: Bernhard Lutzer

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