Abschlussarbeit (w/m/d) - Müdigkeitserkennung für adaptive Automatisierung in der Flugsicherung - #2768979
German Aerospace Center (DLR)
Date: vor 50 Minuten
Stadt: Köln
Vertragstyp: Ganztags
Das DLR-Institut für Softwaretechnologie versteht Software als Katalysator für Forschung und technische Fortschritte. Mit der Entwicklung hochmoderner Softwarelösungen und innovativer Forschung leisten die derzeit rund 200 Mitarbeitenden des Instituts einen wesentlichen Beitrag zu den Fortschritten in den Bereichen Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr und Sicherheit.
Zu unseren Kompetenzfeldern zählen zuverlässige und sicherheitskritische Softwaresysteme, Künstliche Intelligenz, High-Performance Computing und Quantum Computing, Mensch-System-Interaktion und Visualisierung, Software- und Systems Engineering sowie Digitale Plattformen und Digitale Zwillinge.
Das erwartet dich
Die Abteilung Intelligente und vertrauenswürdige Systeme erforscht Methoden, um komplexe technische Prozesse und Systeme – von der Softwareentwicklung über automatisierte Workflows bis zur KI-gestützten Auswertung – nachvollziehbar, automatisierbar und interaktiv erfahrbar zu machen.
Du wirst in einer interdisziplinären Forschungsgruppe mitarbeiten, die sich unter anderem für die Zustandserkennung (State Assessement) von Fluglots:innen im Rahmen der Flugsicherung interessiert – einen Bereich, in dem Müdigkeit einer der wichtigsten menschlichen Faktoren für die Sicherheit und das Belastungsmanagement darstellt.
Im Rahmen deiner Abschlussarbeit führst du eine umfassende Literaturrecherche zum Thema Müdigkeitserkennung durch. Dazu gehört die Auswertung aktueller Messansätze sowie ein Überblick über bisher veröffentlichter Datensätze. Mögliche Fragestellungen umfassen die Übereinstimmung/Korrelation zwischen objektiven und subjektiven Maßen sowie deren prädiktive Validität für die Leistung (z. B. Reaktionszeit, Fehlerquote), Messverzerrungen/ Biases (z. B. soziale Erwünschtheit, Sensorartefakte) oder auch Feature Extraction und Nutzung dieser Maße bei der ML-basierten Klassifizierung (z. B. SVM, Random Forest, Deep-Learning-Modelle) zur Ermüdungs- bzw. Zustandsbewertung.
Du hast die Möglichkeit, das Projekt entsprechend deinem Fachgebiet, deinen Fähigkeiten und deinen Interessen mitzugestalten. Über die Literaturrecherche hinaus kannst du bestehende Datensätze re-analysieren, eine empirische Studie durchführen oder dein Konzept als Demonstrator umsetzen.
Deine Aufgaben
Fragen Zu Dieser Position (Kennziffer 6778) Beantwortet Dir Gerne
Neele Duna
Tel.: +49 2203 601 1099
Zu unseren Kompetenzfeldern zählen zuverlässige und sicherheitskritische Softwaresysteme, Künstliche Intelligenz, High-Performance Computing und Quantum Computing, Mensch-System-Interaktion und Visualisierung, Software- und Systems Engineering sowie Digitale Plattformen und Digitale Zwillinge.
Das erwartet dich
Die Abteilung Intelligente und vertrauenswürdige Systeme erforscht Methoden, um komplexe technische Prozesse und Systeme – von der Softwareentwicklung über automatisierte Workflows bis zur KI-gestützten Auswertung – nachvollziehbar, automatisierbar und interaktiv erfahrbar zu machen.
Du wirst in einer interdisziplinären Forschungsgruppe mitarbeiten, die sich unter anderem für die Zustandserkennung (State Assessement) von Fluglots:innen im Rahmen der Flugsicherung interessiert – einen Bereich, in dem Müdigkeit einer der wichtigsten menschlichen Faktoren für die Sicherheit und das Belastungsmanagement darstellt.
Im Rahmen deiner Abschlussarbeit führst du eine umfassende Literaturrecherche zum Thema Müdigkeitserkennung durch. Dazu gehört die Auswertung aktueller Messansätze sowie ein Überblick über bisher veröffentlichter Datensätze. Mögliche Fragestellungen umfassen die Übereinstimmung/Korrelation zwischen objektiven und subjektiven Maßen sowie deren prädiktive Validität für die Leistung (z. B. Reaktionszeit, Fehlerquote), Messverzerrungen/ Biases (z. B. soziale Erwünschtheit, Sensorartefakte) oder auch Feature Extraction und Nutzung dieser Maße bei der ML-basierten Klassifizierung (z. B. SVM, Random Forest, Deep-Learning-Modelle) zur Ermüdungs- bzw. Zustandsbewertung.
Du hast die Möglichkeit, das Projekt entsprechend deinem Fachgebiet, deinen Fähigkeiten und deinen Interessen mitzugestalten. Über die Literaturrecherche hinaus kannst du bestehende Datensätze re-analysieren, eine empirische Studie durchführen oder dein Konzept als Demonstrator umsetzen.
Deine Aufgaben
- Definiere und präzisiere gemeinsam mit deinem Betreuer eine konkrete Forschungsfrage.
- Führe eine systematische Literaturrecherche (z. B. gemäß den PRISMA-Leitlinien) zu objektiven und berichteten Ermüdungsindikatoren durch, um deine Forschungsfrage zu beantworten.
- optionale Erweiterung: Reanalyse frei zugänglicher Datensätze, Konzeption und Durchführung einer kleinen empirischen Studie oder Implementierung eines Prototyps (z. B. Signalverarbeitungs-Pipeline, Dashboard oder Klassifikator)
- Dokumentiere die Methodik und Ergebnisse auf strukturierte, reproduzierbare Weise.
- eingeschrieben in einem Bachelor- oder Masterstudiengang der Informatik, Mensch-Computer-Interaktion (HCI) oder einem verwandten Fachgebiet
- Vertrautheit (Bachelor Level) oder Erfahrung (Master Level) mit strukturierter Literaturrecherche
- Du bist motiviert, zuverlässig und in der Lage, eigenständig zu arbeiten (bei regelmäßigem Austausch mit deinem Betreuer).
Fragen Zu Dieser Position (Kennziffer 6778) Beantwortet Dir Gerne
Neele Duna
Tel.: +49 2203 601 1099
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