Forschung

Die Konfiguration elektrischer Antriebssysteme innerhalb mechatronischer Systeme stellt aufgrund hoher Variantenvielfalt, komplexer physikalischer Zusammenhänge und der starken Abhängigkeit von Domänen- und Erfahrungswissen eine anspruchsvolle Engineering‑Aufgabe dar. In der industriellen Praxis ist dieses Wissen häufig nur implizit vorhanden, schwer zugänglich und nur begrenzt skalierbar.

In meiner Forschung adressiere ich diese Herausforderungen durch die Entwicklung eines wissensbasierten agentischen Assistenzsystems, die natürliche Sprache, formalisierte Wissensmodelle (z. B. Ontologien) und multi-physikbasierte Simulationen miteinander verbindet. Ziel ist es, Engineering‑Prozesse transparenter, nachvollziehbarer, einheitlicher und effizienter zu gestalten sowie Expertenwissen systematisch zu strukturieren und verfügbar zu machen.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Integration von modernen KI‑Methoden, domänenspezifischem Wissen und modellbasierter Validierung, um fundierte und überprüfbare Entscheidungen in frühen Phasen entlang des gesamten Antriebsstrangs der Systemauslegung zu ermöglichen.

Interesse an einer Abschlussarbeit?
Ich biete spannende Forschungsthemen rund um die Entwicklung agentischer Assistenzsysteme zur wissensbasierten Konfiguration elektrischer Antriebssysteme. Im Fokus stehen insbesondere neuartige Softwarearchitekturen, die strukturierte Wissensbasen mit modernen KI-Methoden kombinieren.
Ist Dein Interesse geweckt, aber keine passende Ausschreibung dabei? Dann bewirb Dich gerne initiativ!