externes Doktornadenprojekt - Generative KI in virtueller Produktentwicklung

Work Environment

Bei diesem Projekt handelt es sich um ein externes Doktorandenprojekt gemeinsam mit der Technischen Hochschule Ingolstadt. Die Anstellung erfolgt an der Hochschule.
Die Technische Hochschule Ingolstadt (THI) zählt zu den forschungsstärksten Hochschulen Deutschlands. Ihre Forschung ist fakultätsübergreifend in spezialisierten Instituten organisiert. Seit 2019 beheimatet die THI den Bayerischen KI-Mobilitätsknoten, einem von vier bayerischen KI-Zentren im Rahmen der Hightech Agenda Bayern, mit Schwerpunkt auf Mobilität und Künstlicher Intelligenz. Das zugehörige Institut AImotion Bavaria verfügt über einen High-Performance-Computer (HPC), zwei Forschungsfahrzeuge mit modernster Sensorik sowie den derzeit im Bau befindlichen Digitalbau mit fünf KI-Laboren (Fertigstellung 2026). Zusätzlich hat die THI 2023 zwei Promotionszentren für KI/Informatik und Ingenieurwissenschaften eingerichtet. Bereits vor der Ernennung zum Bayerischen KI-Mobilitätsknoten wurde die Hochschule als „Mobilitätshochschule“ anerkannt. Mit Blick auf die Zukunft hat die THI zudem den strategischen Fokus auf KI und Software gelegt, da beide Schlüsselfaktoren für die Entwicklung sicherer und innovativer softwareintensiver Fahrzeugsysteme sind. In diesem Kontext etablierten Prof. Georges, Prof. Kugele und Prof. Hof die Forschungsstruktur „Sichere Software durch KI in der Softwareentwicklung“.
Im vorliegenden Projekt wirken die Forschungsprofessoren Dr. Georges (Sprach- und Textverstehen) und Dr. Kugele (Model-based Systems Engineering und Software Engineering) als Co-Betreuer. Beide sind in Forschungsprojekten eng vernetzt und arbeiten mit ihren interdisziplinären Teams zusammen, deren Mitglieder aus unterschiedlichen kulturellen Hintergründen stammen. Diese Vielfalt trägt maßgeblich dazu bei, innovative Lösungsansätze zu entwickeln und unterschiedliche Perspektiven in die Forschung einzubringen. Dr. Georges bringt umfassende Erfahrung in Sprach- und Textverstehen sowie Sprach- und Sprechererkennung ein und gilt als ausgewiesener Experte im Bereich Künstliche Intelligenz. Am Institut AImotion Bavaria leitet er das Cluster „Foundation Technology“ und verantwortet den HPC mit speziell angepassten Sprachmodellen. Dr. Kugele forscht an der formalen und modellbasierten Entwicklung sicherheitskritischer autonomer Systeme. Einer der Forschungsschwerpunkte ist die Modellierung, Optimierung, Analyse und Überwachung zukünftiger automobiler E/E-Architekturen für automatisiertes Fahren. Gemeinsam verbinden sie komplementär KI-Methoden mit modellbasierten Ansätzen für sichere Systementwicklung.

Key Requirements/Skills/Experience

• Sehr guter wissenschaftlicher Hochschulabschluss in Informatik, Ingenieurwesen,
Computerlinguistik oder vergleichbar
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbstständiges, systematisches und engagiertes Vorgehen bei hohem Qualitätsanspruch
• Team- und Kommunikationsfähigkeit

Job Purpose/Role

Die virtuelle Produktentwicklung gewinnt zunehmend an Bedeutung und verspricht – insbesondere in Kombination mit generativer KI – die Entwicklung komplexer Produkte mit höchsten Ansprüchen an Qualität und Zuverlässigkeit in deutlich kürzerer Zeit. Im Rahmen des Projekts wird die Kombination von Methoden des modellbasierten Systems Engineerings mit generativer KI interdisziplinär unter der Betreuung von Prof. Dr. Kugele und Prof. Dr. Georges erforscht.
• Erforschung innovativer Methoden für das Training und Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs) und Deep Neural Networks (DNNs)
• Entwicklung von einem Framework für das automatisierte Verarbeiten von strukturierten und nicht strukturierten Daten unterschiedlicher Formate
• Anwendung aktueller Forschungsergebnisse um einen Prototypen zu entwickeln
• Eigenständige Bearbeitung von Forschungsprojekten
• Aktive Mitwirkung am wissenschaftlichen Forschungsbetrieb, einschließlich gemeinsamer und eigenständige Erstellung wissenschaftlicher Publikationen, Konferenzbeiträge, Präsentationen und Demonstrationen
• Lehrtätigkeit im Rahmen einer möglichen Promotion
• Engagement in der akademischen Selbstverwaltung der Forschungsgruppe