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Eine Doktorandenstelle am ikg sucht motivierten Bewerber / Bewerberin!

Eine Doktorandenstelle am ikg sucht motivierten Bewerber / Bewerberin!

Am ikg ist eine Promotionsstelle im Graduiertenkolleg i.c.sens zu besetzen. Eine Promotion in einem Graduiertenkolleg zeichnet sich dadurch aus, dass durch eine strukturierte, intensive Betreuung und Qualifizierung erreicht werden soll, dass ein Abschluss innerhalb von 3 Jahren möglich wird.   Es handelt sich um eine 100% Stelle, die nach TVL E13 vergütet werden. Es wird eine hochaktuelle Forschungsfrage der Mobilität und des autonomen Fahrens bearbeitet, für die moderne Methoden der Datenverarbeitung, u.a. Maschinelles Lernen / Deep Learning, erforderlich sind.    

Promotionsstelle im Graduiertenkolleg i.c.sens

Das Graduiertenkolleg i.c.sens (Integrität und Kollaboration in dynamischen Sensornetzen) beschäftigt sich damit, wie autonome Systeme in die menschliche Lebenswelt so integriert werden können, dass keine Gefahr von ihnen ausgeht. Hierfür ist erforderlich, dass diese Systeme zu jedem Zeitpunkt wissen, wie verlässlich ihre Zustände sind. In Kontext dieses Verbundprojekts mit 9 anderen Doktoranden fallen am ikg Fragestellungen an, die sich mit der Erfassung und Visualisierung von Sensordaten beschäftigen. Das folgende Thema soll im Rahmen der ausgeschriebenen Stelle bearbeitet werden; gegebenenfalls kann es auch in Abstimmung und bezogen auf das Interesse der Kandidaten noch angepasst werden.

Thema: Integritätsmaße für die hierarchische und inkrementelle Erfassung von Kartendaten

Die von mehreren Verkehrsteilnehmern gemeinsam erfassten Daten zeichnen sich durch unterschiedliche Detailliertheit, Genauigkeit und Vollständigkeit aus. Die Integration und Fusion dieser Informationen in eine konsistente dynamische Karte erfordert die Integration und Propagierung von Qualitäts- und Integritätsmaßnahmen auf den verschiedenen Darstellungsebenen. Das Projekt umfasst die Definition von Mehrskalen-Repräsentationen von Qualitätsmaßen sowie Mechanismen für die Propagierung dieser Maße über die verschiedenen Repräsentationen hinweg, insbesondere über verschiedene Skalen. Methoden der kartographischen Generalisierung, des maschinellen Lernens/Deep Learnings und der Optimierung sind hierfür erforderlich.

www.icsens.uni-hannover.de/de/forschung/dissertationsprojekte/projekte-der-2-kohorte/integritaetsmasse/

Wenn Sie Fragen zu der ausgeschriebenen Stelle haben – erkundigen Sie sich einfach bei

Prof. Monika Sester monika.sester@ikg.uni-hannover.de

oder bei allen Insitutsmitgliedern.

Die Stellenbeschreibung gibt es auch als pdf in Deutsch und Englisch.

 

 

 

Verfasst von sester