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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Doktorand/in – Computer Vision und KI für die bildbasierte Batterieanalytik Bewerbungsfrist: 31.08.2026 Jetzt bewerben AnbieterJuniorprofessur für Artificial Intelligence and Digitalization for Batteries Unser ProfilAls größte universitäre Arbeitsgruppe Deutschlands im Bereich Batterietechnologie und Systemintegration zählt das ISEA an der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der RWTH Aachen zu den international führenden Forschungseinrichtungen dieses zukunftsweisenden Feldes. Themen wie die Digitalisierung sowie die KI-gestützte Modellierung und Optimierung von Batteriesystemen bilden dabei einen zentralen Schwerpunkt der weltweit anerkannten Forschungskompetenz des Instituts. Unser Ziel ist es, die Qualität, Sicherheit und Lebensdauer moderner Batteriezellen durch innovative Mess-, Analyse- und Diagnoseverfahren zu verbessern. Hierzu untersuchen wir Batterien unterschiedlicher Zellchemien und Bauformen und verbinden experimentelle Methoden mit moderner Datenanalyse, Computer Vision und Machine Learning. Bildgebende Verfahren wie die Röntgen-Computertomographie ermöglichen detaillierte Einblicke in den inneren Aufbau von Batteriezellen und machen strukturelle Abweichungen, Defekte und Alterungsprozesse sichtbar. Durch die automatisierte Analyse zwei- und dreidimensionaler Bilddaten entwickeln wir neue Methoden zur intelligenten Qualitätsbewertung und zur besseren Charakterisierung von Batteriezellen. Ein besonderes Highlight für unsere Mitarbeitenden ist das 2022 eröffnete Center for Ageing, Reliability and Lifetime Prediction of Electrochemical and Power Electronic Systems (CARL) auf dem Campus Melaten. Auf über 5000 m² modernster Büro- und Laborflächen stehen ideale Bedingungen für interdisziplinäre Spitzenforschung bereit. Über 150 Wissenschaftler/innen arbeiten hier eng vernetzt an der gesamten Wertschöpfungskette – von der Materialforschung über die Produktion und Zellcharakterisierung bis hin zur KI-basierten Datenanalyse. Was wir bieten
Bitte schicken Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Cover-Letter, CV & relevante Zeugnisse (insbes. Noten im Studium)) an unsere Mailadresse: weihan.li@isea.rwth-aachen.de. Ihr ProfilSie interessieren sich für Computer Vision und künstliche Intelligenz und möchten moderne Methoden auf eine gesellschaftlich relevante Anwendung übertragen? Sie arbeiten gerne mit komplexen Daten, entwickeln eigene Lösungsansätze und möchten im Rahmen einer Promotion wissenschaftlich wachsen? Dann bringen Sie idealerweise Folgendes mit:
Ihre AufgabenIn Ihrer Tätigkeit entwickeln Sie moderne Methoden aus Computer Vision und Machine Learning für die automatisierte Analyse von Batteriebilddaten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf zwei- und dreidimensionalen Röntgen-CT-Daten; darüber hinaus können weitere bildbasierte Messverfahren in die Forschung einbezogen werden. Sie bereiten umfangreiche Bilddatensätze auf, entwickeln und trainieren datengetriebene Modelle und untersuchen neue Ansätze zur Segmentierung, Merkmalsextraktion, Anomalieerkennung und automatisierten Bewertung von Batteriezellen. Ziel ist es, den inneren Aufbau von Batteriezellen besser zu verstehen sowie strukturelle Auffälligkeiten, Qualitätsmerkmale und Veränderungen zuverlässig zu erkennen. Gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus Batterietechnik und Materialwissenschaften untersuchen Sie außerdem, wie sich bildbasierte Informationen mit elektrischen, thermischen oder elektrochemischen Messdaten verbinden lassen. Ihre entwickelten Methoden validieren Sie anhand realer experimenteller Daten und diskutieren die Ergebnisse im Austausch mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie. Sie erhalten die Möglichkeit, eigene Forschungsideen einzubringen und Ihre methodischen Schwerpunkte im Verlauf der Promotion weiterzuentwickeln. Ihre Ergebnisse präsentieren Sie auf wissenschaftlichen Konferenzen und veröffentlichen diese in internationalen Fachzeitschriften. Mit Ihrer Arbeit leisten Sie einen direkten Beitrag zur Entwicklung intelligenter Prüfverfahren sowie zu sichereren, zuverlässigeren und nachhaltigeren Batteriezellen. Unser AngebotDie Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis. Über unsDie RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert. Bewerbung
KontaktProf. Dr. Weihan LiWorkTelefon: +49 241 80 49415
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