e-Learning Support
Projektplenum: 01-M07-FP-2601 Optimiertes Design mit Reinforcement Learning - Details

Projektplenum: 01-M07-FP-2601 Optimiertes Design mit Reinforcement Learning - Details

Nachrichtenbox schließen
Sie sind nicht in Stud.IP angemeldet.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Projektplenum: 01-M07-FP-2601 Optimiertes Design mit Reinforcement Learning
Untertitel
Veranstaltungsnummer 01-M07-FP-2601
Semester SoSe 2026 - WiSe 2026/2027
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 0
erwartete Teilnehmendenanzahl 4
Heimat-Einrichtung M.Sc. Systems Engineering
Veranstaltungstyp Projektplenum in der Kategorie Lehre
Art/Form
Englischsprachige Veranstaltung Nein
ECTS-Punkte 12

Räume und Zeiten

Kommentar/Beschreibung

Anmelden im Stud.IP
Projektauftakt am: nach Absprache
Ansprechpersonen: Erfan Khosravi Mehr, ekhoshravi@ialb.uni-bremen.de
Marius Meiswinkel, mmeiswinkel@ialb.uni-bremen.de

Im Rahmen dieses Lehrprojekts beschäftigen sich die Studierenden mit der Entwicklung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung und Beschleunigung des automatischen Designs technischer Systeme. Ziel ist es, innovative Ansätze einzusetzen, um Entwurfsprozesse für unterschiedliche Geräte effizienter und zielgerichteter zu gestalten.
Ein besonderer Fokus liegt auf dem Einsatz von „Reinforcement Learning“ zur automatischen Optimierung von Geometrien und Materialeigenschaften elektrischer Maschinen. Durch diese Methoden können verschiedene Zielgrößen wie Effizienz, Leistung oder Kosten berücksichtigt und in den Entwurfsprozess integriert werden.
Die Studierenden erhalten die Möglichkeit, praktische Erfahrungen mit modernen Werkzeugen und Methoden zu sammeln. Dazu gehören:

• MATLAB/Simulink für Modellierung und Simulation,
• Entwicklung einer Applikation,
• ANSYS Electronics / Maxwell für numerische Feldsimulationen,
• KI-Tools, insbesondere Reinforcement-Learning-Frameworks, zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

Darüber hinaus lernen die Studierenden, wie KI-basierte Methoden in ingenieurwissenschaftliche Entwicklungsprozesse integriert werden können. Neben der technischen Umsetzung steht auch die Teamarbeit, die Dokumentation sowie die Präsentation der Ergebnisse im Mittelpunkt.

Durch die Kombination aus Simulation, Softwareentwicklung und KI-gestützten Optimierungsverfahren erwerben Sie die teilnehmenden sowohl praxisnahe technische Kompetenzen als auch überfachliche Fähigkeiten, die für Forschung und Industrie von hoher Relevanz sind.

Anmeldemodus

Die Auswahl der Teilnehmenden wird nach der Eintragung manuell vorgenommen.

Nutzer/-innen, die sich für diese Veranstaltung eintragen möchten, erhalten nähere Hinweise und können sich dann noch gegen eine Teilnahme entscheiden.