Fraunhofer-Gesellschaft
Location
Duisburg | Germany
Job description
Embedded AI findet im „Internet of Things“ immer weitere Anwendungen, um Sensorsignale auf kleinsten Geräten auszuwerten. Vor allem in der Medizintechnik finden sich viele neue Anwendungen, die durch die Analyse von Biosignalen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht werden. Auf diesem Wege können z. B. auf „Smart Patches“ EKG-Signale mittels KI analysiert werden, um Arrhythmien frühzeitig zu erkennen und Schlaganfälle zu verhindern.
Ziel der Arbeit ist die Umsetzung von KI-Algorithmen (insb. CNNs) zur Klassifikation von EKG-Signalen auf einem embedded Filed Programmable Gate Array (eFPGA). Dabei wird ein Hardware-Software-Codesign-Ansatz verfolgt, um die Rechenlast möglichst geschickt zwischen Software (auf dem RISC-V-basierten Mikrocontroller) und eFPGA aufzuteilen.
Je nach Umfang der Arbeit (Praktikum/Bachelor/Master) können neben den bestehenden FPGA-Tiles (LUT, FF) auch weitere logische Blöcke zur effizienteren Realisierung von KI entworfen und implementiert werden. Dies hätte zur Folge, dass die Effizienz des Systems erhöht werden kann, ohne Flexibilität in der Gestaltung der KI-Algorithmen zu verlieren.
Was Sie mitbringen
Was Sie erwarten können
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.
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.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.
Bitte übermitteln Sie 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: [email protected]
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
Kennziffer: 65871 Bewerbungsfrist:
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