Abschlussarbeit (m/w/d) "Künstliche Intelligenz in der Bioakustik"
Kassel, DE, 34117
Fraunhofer-Gesellschaft
Die Fraunhofer-Gesellschaft mit Sitz in Deutschland ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Im Innovationsprozess spielt sie eine zentrale Rolle – mit Forschungsschwerpunkten in zukunftsrelevanten...Das Fraunhofer IEE in Kassel forscht in den Bereichen Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik mit den Schwerpunkten: Energieinformatik, Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme, Energiewirtschaft und Systemdesign, Energieverfahrenstechnik und -speicher, Netzplanung und Netzbetrieb, Netzstabilität und Stromrichtertechnik sowie thermische Energietechnik. Rund 450 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte, Studentinnen und Studenten entwickeln Lösungen für die Energiewende und erwirtschaften rund 38 Mio. Euro Erträge pro Jahr.
Um Naturschutz und Infrastrukturausbau für erneuerbare Energien (z.B. Windenergieanlagen, PV, Netzausbau) in Einklang zu bringen sind mitunter umfangreiche naturschutzfachliche Verträglichkeitsprüfungen notwendig, insbesondere für Artengruppen wie Vögel und Fledermäuse. Im Rahmen dieser Prüfungen müssen Biologen große Mengen akustischer Daten manuell auswerten, um festzustellen, ob in einem Gebiet Tierarten leben, die durch Windenergieanlagen potenziell gefährdet sind.
Um diese Prozesse erheblich zu vereinfachen, entwickeln wir KI-gestützte Systeme zur automatischen Erkennung gefährdeter und windkraftsensibler Tierarten. Diese sollen die Genehmigungsverfahren und den Ausbau erneuerbarer Energien beschleunigen und bei der Auswahl geeigneter Standorte unterstützen. Durch die automatisierte Erkennung und Klassifizierung anhand von Audiosignalen mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken soll das Artenvorkommen zeitlich und räumlich erfasst werden. Im Rahmen der laufenden Weiterentwicklung und Verbesserung unserer KI-Systeme ergibt sich eine Vielzahl wissenschaftlicher Fragestellungen beispielsweise zur Untersuchung verschiedener State-of-the-art KI-Modelle für die Klassifikation, Nutzung von Self-Supervised Learning, Anpassung der Modelle an spezifische Tierarten und Verbesserung der Datengrundlage und -qualität.
Was Du bei uns tust
Du hast die Möglichkeit bei uns eine Abschlussarbeit passend zu deinem Studiengang anzufertigen. Dafür sind folgende Themen möglich:
- Untersuchung von State Space Models (z.B. Mamba) für die Klassifikation
- Untersuchung von Vision Transformers
- Training auf Basis ungelabelter Daten durch Self-Supervised Learning
- Aufbereitung und Analyse spezifischer Datensätze (z.B. von iNaturalist) und darauf basierendes Modelltraining
- Analyse schwer klassifizierbarer Daten und möglicher Ursachen
- Entwicklung bioakustischer Modelle für Frösche, Fledermäuse und Heuschrecken
- Pipelines für effizientes und skalierbares Training (z.B. Multi-GPU)
- Label-Noise-Reduction durch längere Audio-Samples
- Optimale Kombination verschiedener Datensätze für das Training
- Entwicklung von Methoden zur Verbesserung der Datenqualität, z.B. durch Event-Detection und Labeling mit KI-Modellen
Zusätzlich zur Abschlussarbeit besteht die Möglichkeit als wissenschaftliche Hilfskraft im Rahmen von 20-40 Stunden beschäftigt zu werden. Diese Tätigkeit kann folgende Aufgaben beinhalten: Rechercheaufgaben für Forschungsvorhaben, unterstützende Programmiertätigkeiten, Datenanaufbereitung und -analyse, Unterstützung bei Training und Evaluierung von KI-Modellen.
Was Du mitbringst
- Studium der Informatik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Gute Kenntnisse der Programmiersprache Python
- Gute Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Softwareentwicklung, Audiosignalverarbeitung, Bioakustik
- Kenntnisse eines Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, PyTorch Lightning oder Keras) sind wünschenswert
- Interesse an Naturschutz und Biodiversität
- Wir legen besonderen Wert auf Eigeninitiative und eine selbstständige Arbeitsweise
Was Du erwarten kannst
- Enge Zusammenarbeit mit unseren Kolleg*innen der Forschung
- Flexible und individuelle Anpassung der Arbeitszeit an Vorlesungs- und Klausurzeiten
- Die Möglichkeit sowohl am modernen IEE-Campus als auch remote zu arbeiten
- Eine offene und hilfsbereite Arbeitsatmosphäre
- Spannende Diskussionen über aktuelle Forschungsthemen
- Offenheit für deine Ideen
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die monatliche Arbeitszeit liegt zwischen 20 bis 40 Stunden. Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Lebenslauf, Anschreiben und Arbeitszeugnisse/Leistungsnachweis). Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:
- Herr Bastian Schäfermeier: (Tel. +49561 7294 - 1626)
Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE
Kennziffer: 77961 Bewerbungsfrist: 28.02.2025
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Computer Science Deep Learning GPU Keras Mathematics Pipelines Python PyTorch TensorFlow Transformers
More jobs like this
Explore more career opportunities
Find even more open roles below ordered by popularity of job title or skills/products/technologies used.