Stellenausschreibung: MixedPlant

See below for the English version.

Im Rahmen des FuE-Kooperationsprojektes MixedPlant in Kooperation mit dem Berliner Unternehmen X-Visual sucht die Forschungsgruppe Creative Media eine/n Wissenschaftliche Mitarbeiter/in.

Kurzfassung

  • Thema: Entwicklung eines intelligenten Assistenzsystems zur Unterstützung der Planung verfahrenstechnischer Anlagen mithilfe verschiedenster Methoden der Künstlichen Intelligenz
  • Vergütung: TVöD Entgeltgruppe 13 (§ 17 TVÜ-VKA)
  • Arbeitszeit: Teilzeitstelle (30 Std./Woche)
  • Befristung: bis 15.06.2022
  • Abschluss: Masterabschluss oder vergleichbare Qualifikation im Fach Informatik oder vergleichbarem Studiengang
  • Zur Ausschreibung: hier (deutsch) (Bewerbungsschluss: 06.07.2020)

Hintergrund

P&IDs (Piping & Instrumentation diagrams) sind Fließschemata, welche bei der Planung von Fabrikanlagen benötigt werden und bestimmen, welche Komponenten miteinander verbunden sind und welche Stoffmengen dazwischen transportiert werden. Diese Diagramme sind nicht maßstabsgetreu, sondern zeigen nur Zusammenhänge. Der Kooperationspartner X-Visual ist führend im Segment von P&ID-Software und hat das Ziel eine 2D- und Virtual-Reality-Planungssoftware zu ergänzen, in welcher die Komponenten aus P&ID-Diagrammen räumlich verteilt werden können.

Die räumliche Planung verfahrenstechnischer Anlagen verlangt jedoch Expertenwissen und fußt auf einer großen Menge an Regeln und Heuristiken (bspw. „Rohre ab Transportmenge X sind nahe des Bodens zu positionieren“). Ziel des Teilprojekts der HTW ist es daher ein Assistenzsystem zu erschaffen, welches dieses Wissen bündelt. Es soll die Nutzer/innen zum einen auf Probleme in der Planung hinweisen und zum anderen automatisiert Lösungsvorschläge generieren. Je nach Regel können dafür verschiedenste Verfahren aus den Bereichen KI und Statistik zum Tragen kommen (bspw. Pathfinding für Rohrverlegung, GANs für Abnormalitätserkennung, Bayessche Netze für wahrscheinlichkeitsbasierte Entscheidungsprozesse oder Reinforcement Learning). Gebündelt werden diese Subsysteme über ein Expertensystem mit integrierter Knowledge-Base, welches die Regeln überprüft und anhand der Ergebnisse fundierte Aussagen und Entscheidungen trifft.
Unser Projektpartner X-Visual wird dieses Expertensystem in deren Software integrieren.

Das werden Ihre Aufgaben sein

  • Anforderungsanalyse und Systemarchitektur
  • Unterstützung des Projektpartners bei der Recherche von Designregeln im Anlagenbau aus technischer Sicht
  • Entwicklung eines intelligenten Assistenzsystems sowie Umsetzung der recherchierten Designregeln mithilfe unterschiedlichster Methoden der künstlichen Intelligenz

Das sollte Ihr Profil sein

  • Abschluss eines Hochschulstudiums in einer geeigneten Fachrichtung (vorzugsweise Informatik mit Schwerpunkt KI / Data Analytics)
  • solide Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz / Machine Learning (Wissen zu Expertensystemen hilfreich)
  • solide mathematische Kenntnisse, solide Kenntnisse im Bereich Software-Engineering
  • Kenntnisse in den Programmiersprachen C#, Python, JavaScript, C++
  • Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich der wissenschaftlichen Begleitung von Projekten

Job posting: MixedPlant

In the context of the research and development project MixedPlant in cooperation with the Berlin SME X-Visual, the research group Creative Media is looking for a new research assistant.

Summary

  • Topic: Development of an intelligent assistance system, which shall help during the planning stage of process facility construction, using various methods from the domain of artificial intelligence.
  • Compensation: TVöD Entgeltgruppe 13 (§ 17 TVÜ-VKA)
  • Working hours: Part-time (30 hours/week)
  • Limitation: until 15.06.2022
  • Degree: Master’s degree or comparable qualification in the field of computer science or a similar course of study
  • Application: here (english) (Deadline: 06.07.2020)

Background

P&IDs (piping & instrumentation diagrams) are flow diagrams, which are created during the planning stage of process facilities (e.g. factories). They describe which components are connected and what amount of substance is transported between them. These diagrams are not true to scale – they only show the relationships. Our cooperation partner X-Visual is a leading developer in the field of P&ID software and aims to extend its current software portfolio with a 2D- and Virtual-Reality planning solution, with which the components from the P&ID diagrams can be distributed spatially.

The spatial planning of process facilities requires expert knowledge and is based on a great quantity of rules and heuristics (e.g. „pipes that transport large amounts of fluids must be placed close to the ground“). Thus, the subproject of the HTW Berlin is to develop an assistance system that bundles this knowledge. It shall point users to potential problems and propose suitable solutions automatically. Depending on the given rule, various methods from the domain of AI and statistics may be used (e.g. pathfinding to lay out pipes, GANs detecting abnormalities, bayesian networks for dealing with probabilities, reinforcement learning). These subsystems will be concentrated within an expert system with an integrated knowledge base, which will verify the rules and provide sound results and comprehensible decisions. Our project partner X-Visual will integrate this system into their software solution.

Your responsibilities

  • Requirements analysis and system architecture
  • Supporting the project partner in researching design rules within the domain of plant engineering (technological perspective)
  • Development of an intelligent assistance system, including the implementation of the researched design rules using various methods of artificial intelligence

Your profile

  • Obtained scientific degree in an appropriate field (preferably computer science with a focus on AI / data analytics)
  • Solid knowledge in the domain of artificial intelligence / machine learning (knowledge concerning expert systems is helpful)
  • Solid knowledge in math and software engineering
  • Advanced knowledge of programming languages (C#, Python, JavaScript, C++)
  • Basic knowledge in German is an advantage
  • Knowledge and experience in scientific accompaniment of projects