Abschlussarbeit im Bereich der Merkmalsextraktion auf Mikrocontrollerbasis

Kennziffer IMS-2020-75

Zum Monitoring und zur Optimierung verteilter Systeme wird in einer Vielzahl von Feldern der Einsatz von Sensoren ständig erhöht. Um eine effektive und effiziente Auswertung zu ermöglichen, verschiebt sich die Auswertung und Intelligenz weg von der Cloud hin zur Edge, also zum Sensorknoten. Damit dies realisiert werden kann, müssen mit minimalen Ressourcen Sensordaten aufgenommen und auf wesentliche Merkmale reduziert werden.

Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit finden Sie Lösungen, um mittels eingebetteter Systeme Sensorwerte zu erfassen, vorzuverarbeiten und mittels Neuronaler Netze auszuwerten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf einer effektiven Nutzung der Ressourcen. Dazu analysieren Sie den Anwendungsfall, finden Algorithmen, die eine effiziente Verarbeitung und Merkmalsextraktion ermöglichen und setzen ein Neuronales Netz auf einem Mikrocontroller um.

Die Einsatzgebiete sind vielfältig, wie z. B. Industrie 4.0, Smart Home oder Sicherheitssysteme, aber auch die verwendete Sensorik (z. B. akustisch, optisch, kinetisch) ist offen. Die Auswahl erfolgt nach der aktuellen Projektlage und Ihren Präferenzen.

Was Sie mitbringen

• Studium im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Physik oder eines anderen technisch naturwissenschaftlichen Studiengangs
• Programmierkenntnisse (vorzugsweise in C/C++)
• Erste Erfahrungen im Bereich Embedded Systems sowie im Bereich des maschinellen Lernens
• Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise, Kreativität sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online über den Button "Bewerben".

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Bitte übermitteln Sie hierbei Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,
Telefon +49 203 3783-268, E-Mail: personal@ims.fraunhofer.de

Weitere Informationen zum Institut finden Sie unter: www.ims.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme
Duisburg

http://www.ims.fraunhofer.de

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