FG Digitale Zwillinge (DT)

Unsere multi-disziplinäre Forschung befasst sich mit allen Aspekten rund um digitale Zwillinge. Wir kombinieren mathematische und algorithmische Forschung – einschließlich künstlicher Intelligenz – mit dem Ziel, industrielle Paradigmen in Design, Engineering und Betrieb neu zu definieren.

Während viele der Ideen, die den digitalen Zwillingen zugrunde liegen, nicht neu sind, ermöglicht der Zugang zu massiven Rechenressourcen durch Cloud Computing und der Zugang zu Daten durch das Internet der Dinge sowie bedeutende Fortschritte in einer Vielzahl von Bereichen (von der Mathematik bis zur Informatik), diese Ideen endlich zu realisieren. Daher gibt es ein großes Interesse für industrielle Anwendungen Digitaler Zwillinge. Allerdings überwiegt die Aufmerksamkeit für Digitale Zwillinge derzeit die Erfolgsgrundlage. Manuelle Aufwände, begrenztes Vertrauen und Mangel an Experten sind die Hauptprobleme im Erstellungs- und Simulationsprozess digitaler Zwillinge. Gleichzeitig sind entsprechende Experten begrenzt. Daher sind neue Ansätze und insbesondere auch Algorithmen erforderlich, um diese Herausforderungen zu meistern und die Anforderungen der industriellen Praxis zu erfüllen. Nur so können Digitale Zwillinge schließlich skalieren. Insbesondere Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind in diesem Zusammenhang vielversprechende Technologien.

Die Schließung der beobachteten Lücke zwischen dem Stand der Technik und dem Stand des industriellen Einsatzes, durch neue rechnerische Algorithmen und Werkzeuge, steht im Mittelpunkt unserer Forschung. Mit der Doppelrolle von Prof. Dirk Hartmann, der einerseits industrielle Innovationen bei Siemens AG vorantreibt und andererseits die nächste Generation rechnerischer Algorithmen und Konzepte an der TU Darmstadt erforscht, ist unser Team gut positioniert, um nachhaltige Erfolge zu erzielen. Unser Ziel ist es, ein Referenzbeispiel zu sein, wenn es darum geht, Forschung in industrielle Innovationen zu überführen. Hierbei decken wir folgende Gebiete ab:

• Modellierung, Simulation und Optimierung
• Modellordnungsreduktion
• Scientific Machine Learning
• Uncertainty Quantification
• Hardware-spezifische Algorithmen
• Echtzeitsimulation und -optimierung
• Mensch-Digitaler Zwillings Schnittstellen (einschließlich Augmented und Virtual Reality)

Auf der persönlichen Homepage von Prof. Hartmann oder den Blog seines Siemens Technology Innovation Teams The Art of the Possible finden Sie eindrucksvolle Beispiele von Demonstratoren und Prototypen. Für weitere technische Details zu Digitalen Zwillingen siehe (Hartmann, Van der Auweraer, 2025).

Wenn Sie leidenschaftlich an rechnerischen Algorithmen interessiert sind, sei es an numerischen Algorithmen oder künstlicher Intelligenz, und industrielle Paradigmen im Rahmen von Anwendungsorientierter Forschung neu denken möchten, wenden Sie sich bitte an uns – von Hiwi-Positionen, Studenten- und Doktorarbeiten bis hin zu Post-Doc-Möglichkeiten (siehe auch hier (wird in neuem Tab geöffnet) ).

Je nach Thema suchen wir in der Regel nach Kandidaten mit einem Hintergrund in numerischen Methoden, Maschinellem Lernen oder Künstlicher Intelligenz sowie einer Leidenschaft für die Softwareentwicklung (Python, C). Flüssiges Deutsch oder Englisch ist Voraussetzung. Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf und eine kurze Motivation an Dirk Hartmann.

Bzgl. Doktorarbeiten informieren sie sich bitte auch über die Voraussetzungen der TU Darmstadt bzw. des Fachbereich.