Die hier angebotene Stelle ist der Abteilung Flugbetriebskonzepte zugeordnet, deren Forschungsgegenstand die Identifikation und Erarbeitung innovativer Flugbetriebsverfahren auf Missions- und Netzwerkebene ist, die das Potenzial besitzen, den Luftverkehr hinsichtlich Umweltverträglichkeit und Effizienz zu verbessern. Hierfür forschen wir im DLR-Institut für Luftverkehr an der Optimierung von Flugtrajektorien in einem strukturierten Luftraum bestehend aus Wegpunkten, Luftverkehrsstraßen und Luftraumgeometrien.
In dieser Arbeit soll ein bestehendes Transformer-Modell zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit und zur Anpassung an spezifische Anwendungsfälle weiterentwickelt werden. Hierfür sollen zugrunde liegende Luftverkehrsdaten sowie ein bestehendes Modell genutzt werden. Anschließend gilt es, auf Basis einer umfassenden Literaturrecherche geeignete Weiterentwicklungspotentiale zu identifizieren, diese methodisch umzusetzen und die Ergebnisse mit dem bestehenden Modell zu vergleichen.
Deine Aufgaben
- Einarbeitung in die vorhandenen Luftverkehrsdaten und das bestehende Modell
- Durchführung einer Literaturrecherche zur Weiterentwicklung aktueller Transformer-Modelle
- Konzeption und Umsetzung von Verbesserungen am bestehenden Modell
- Identifikation und Auswahl eines spezifischen Anwendungsfalls
- Vergleich, Bewertung und Validierung der ausgewählten Modelle/ Verbesserungen
- Dokumentation der Arbeitsschritte und Ergebnisse
Das bringst du mit
- laufendes Studium im Bereich Luft- und Raumfahrttechnik, Informatik oder vergleichbarer Studiengang
- Erfahrungen im Bereich des Maschinellen Lernens mit Erfahrung in der Implementierung von ML-Modellen
- praktische Erfahrung mit Python (inkl. Datenverarbeitung und -visualisierung)
- Motivation zum eigenständigen, sorgfältigen Arbeiten sowie Fähigkeit zur Teamarbeit
- Verständnis allgemeiner luftfahrttechnischer und flugbetrieblicher Zusammenhänge
- Fähigkeit zum Wissensaustausch und zur Berichterstattung
