Masterarbeit

Graph Neural Networks für vorausschauende Wartung und Umweltüberwachung in Schwärme von Mikro-Wasserkraftanlagen

In den letzten Jahren hat sich die Landschaft der Energieverteilungssysteme erheblich verändert. Die Modernisierung und Diversifizierung der Energienetze brachten große Herausforderungen und Chancen mit sich, und das Aufkommen intelligenter Stromnetze hat in diesem Bereich eine Ära der massiven Datengenerierung und des Datenaustauschs eingeleitet. Daten von mehreren über das Netz verteilten Messgeräten stehen nun zur Verfügung, was zusammen mit den Möglichkeiten moderner maschineller Lernverfahren Chancen für eine widerstandsfähigere, effizientere und nachhaltigere Energieinfrastruktur eröffnet.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines automatisierten Prozesses für eine robuste und genaue vorausschauende Wartung, Diagnose und Umweltüberwachung in einer neuen Form der erneuerbaren Energie, die aus einer Vielzahl von Flusswasserkraftwerken besteht. Zu diesem Zweck müssen Lernmethoden unter Einbeziehung von Graph-Neural-Networks, die topologische Informationen sowie externen Wissensquellen berücksichtigen. Unsere Forschung stützt sich auf die Einbeziehung von Daten aus heterogenen Messgeräten an verschiedenen Standorten und erweitert Elemente aus früheren Forschungsarbeiten zur Fehlerlokalisierung in Mittelspannungsnetzen.

About the Position

Wir suchen einen engagierten Masterstudenten für eine Masterarbeit im Bereich Graph Neural Networks für vorausschauende Wartung und Umweltüberwachung in Schwärme von Mikro-Wasserkraftanlagen.

Tasks

Recherche zur aktuellen Literatur über Graph Neural Networks
Erweiterung von Methoden aus früheren Forschungen zu Graph Neural Networks für die Fehlerlokalisierung in Nieder- und Mittelspannungsnetzen
Skalierung und Parallelisierung von Simulationen und Training, z. B. über Cloud Computing, Containerisierung und Virtualisierungstechniken (Cloud/Docker/Kubernetes/VMs)
Entwicklung von Skriptlösungen zur Optimierung von Datenpipelines (Python/Bash)
Integration von Daten aus heterogenen Sensoren in einem 5G-Netzwerk
Entwicklung und Verbesserung von Graph-Neuralnetzwerkmodellen für Prognosen, Diagnosen und vorausschauende Wartung (Python/Pytorch/Matlab)
Integration von Flusstopologie und Umweltmessungen in Ausbreitungsmodelle
Code-Versionierung und Issue-Management (Git)
Training und Mitentwicklung neuer Verfahren und ML-Modelle
Eventuell Mitverfassen von Forschungsarbeiten und Unterstützung bei der Verbreitung.

Profile

Student/in in den letzten Semestern eines M.Sc. Studiums in Informatik, Elektrotechnik oder ähnlichen Fachgebieten
Erfahrung in der Softwareentwicklung
(Wünschenswert) Linux-Erfahrung
Kenntnisse in neuronalen Netzen, maschinellem Lernen, idealerweise auch in Graph Neural Networks
Selbstmotivierte und strukturierte Arbeitsweise
Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
(Wünschenswert) Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch
Verfügbarkeit für die Arbeit vor Ort

We Offer

Internationales und dynamisches Arbeitsumfeld
Flexible Arbeitszeiten und Arbeit an einem verkehrsgünstigen Standort
Möglichkeit zur Forschung zu anspruchsvollen und spannenden Themen im Bereich maschinelles Lernen und neue Technologien für erneuerbare Energien
Möglichkeit, zur Erstellung, Veröffentlichung und Verbreitung von Forschungsartikeln beizutragen

How to Apply

Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung mit Motivationsschreiben, aussagekräftigem Lebenslauf und aktuellen Zeugnissen.

Job-ID: ASCI-MA-01-2026

Contact: Lana Amaya

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personal@fortiss.org

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