Quantentechnologien der zweiten Generation bieten großes Potentiale für die Lösung komplexer Problemstellungen im industriellen Kontext, die mit bisherigen Rechner- oder Hardwaresystemen nicht effizient gelöst werden können. Für die zeitnahe Nutzung der Potentiale ist eine enge, hybride Interaktion zwischen klassischen Systemen und Quantentechnologien notwendig. Hierfür müssen vorhandene Probleme analysiert und in lösbare Teilprobleme vereinzelt werden.

Für die spannende Tätigkeit im Bereich der Quantentechnologien sind folgende Fähigkeiten relevant und notwendig:

Vorkenntnisse und Voraussetzungen:

  • Sehr gute Englisch- und Deutsch-Kenntnisse
  • Selbständige Arbeitsweise
  • Erfahrung mit Recherche- und Zitationstools
  • Gute Programmierkenntnisse vor allem mit Python
  • erste Kenntnisse und Interesse an den Bereichen Quantentechnologien, Machine Learning und Simulation

Arbeitsschwerpunkte:

Die Arbeitsinhalte sind von den aktuellen Fragestellungen abhängig, es sind beispielsweise folgende Themen möglich:

  • Literaturrecherche zu relevanten Problemstellungen im Bereich der Nutzung von Quantencomputern
  • Erkundung neuer Anwendungsgebiete
  • Analyse von etablierten Algorithmen
  • Dokumentation von Forschungsergebnissen

Weitere Infos auf Anfrage. Bei Interesse ist eine Abschlussarbeit im genannten Themenfeld im Anschluss an die Tätigkeit möglich. Bitte wenden Sie sich bei Interesse per Mail mit Lebenslauf und vollständiger Notenübersicht an den unten aufgeführten Ansprechpartner.

Kategorien:

Fachbereich:

Robotik

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Medizintechnik, Software Engineering und Deployment

Kontakt:

Christopher Sowinski, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)


Simon Schlichte, M.Sc.

Research Associate

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)


Yufei Feng, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)