Praktikum, Masterarbeit, Semesterprojekt

Wir starten eine spannende neue Forschungsinitiative bei IBM Research, um KI zu nutzen, um neuartige Algorithmen zu entwickeln, die Computersimulationen komplexer physikalischer und technischer Systeme beschleunigen.

Viele natürliche und technische Phänomene werden durch komplexe Differentialgleichungen beschrieben. Traditionelle Löser erfordern umfangreiche Fachkenntnisse und können diese Probleme nur auf den größten Supercomputern der Welt lösen – teure Ressourcen, die typischerweise nur für eine kleine Anzahl von Anwendungen reserviert sind. Selbst dann kann eine einzelne Simulation Wochen dauern, und ihre Ergebnisse können nicht direkt wiederverwendet werden.

KI-gesteuerte Methoden verändern dieses Paradigma. Indem sie die zugrundeliegende Physik aus Simulationsdaten erlernen, kann KI Surrogatmodelle erstellen, die hochpräzise Ergebnisse in Sekunden liefern und so schnellere Innovationen in Wissenschaft und Technik ermöglichen.

Unser Team hat dieses Potenzial bereits demonstriert: Wir haben erfolgreich ein neuronales Surrogatmodell entwickelt, um ein hochkomplexes Fluiddynamikproblem für einen großen Rennwagenhersteller zu lösen und dabei bemerkenswerte Genauigkeit bei komplexen Geometrien mit Flügeln, Winglets und anderen aerodynamischen Anbauten zu erreichen. Allein anhand der Fahrzeuggeometrie können der vollständige Fluidstrom und das Druckfeld über das Auto vorhergesagt werden – was es Ingenieuren ermöglicht, Verbesserungen deutlich schneller zu entwerfen.

Als Student in unserem Team hast du die Möglichkeit, zu dieser Spitzenforschung beizutragen und Probleme zu bearbeiten, die folgende Bereiche umfassen:

• Fluiddynamik
• Festkörpermechanik
• Fluid-Struktur-Interaktion
• Wärmeübertragung
• Reibung und Kontaktmechanik
• Chemie und Materialwissenschaften
• Gekoppelte Mehrphysiksysteme
• ... und viele weitere

Wir haben viele Ideen, wie wir diese Arbeit auf die nächste Stufe bringen können, und bieten Forschungs- und Innovationsprojekte zu Themen wie:

• Algorithmusentwicklung
• Skalierbarkeit, Parallelisierung und Recheneffizienz
• Geometrie- und Netzoptimierung
• Grundlagenmodelle für ODEs und PDEs
• Inverse Modellierung

Warum bei uns mitmachen?

Ein einzigartiger Aspekt unserer Projekte ist die Möglichkeit, mit realen, von Kunden bereitgestellten Datensätzen zu arbeiten, die nicht öffentlich zugänglich sind. Diese Datensätze stellen Herausforderungen dar, die oft über die Grenzen der heutigen fortschrittlichsten KI-Methoden hinausgehen, und bieten somit eine hervorragende Gelegenheit für wirkungsvolle Innovationen.

Als Teil unseres Teams arbeitest du eng mit erfahrenen Forschungswissenschaftlern und KI-Softwareingenieuren zusammen, die dich bei ambitionierten Forschungsaufgaben anleiten und unterstützen. Außerdem hast du die Möglichkeit, mit unseren akademischen und industriellen Partnern zusammenzuarbeiten. Zusätzlich erhältst du Zugang zu modernen GPUs und Cloud-Infrastruktur, um deine Arbeit zu beschleunigen.

Wir ermutigen Praktikanten aktiv, ihre erste Patentanmeldung bei uns einzureichen und auf führenden KI-Konferenzen zu publizieren – was dir eine starke Grundlage für akademische und industrielle Karrieren bietet.

Mindestqualifikationen

• Bachelor-Abschluss in Informatik, Maschinellem Lernen oder einem verwandten technischen Bereich (oder gleichwertige praktische Erfahrung)
• Starke Programmierkenntnisse
• Erfahrung mit Unix/Linux-Umgebungen
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Englisch
• Teamorientiert, selbstmotiviert und in der Lage, Probleme eigenständig zu lösen

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden Bereiche:
  - Physik-informierte neuronale Netze (PINNs)
  - Neuronale Operatoren / neuronale Löser
  - Algorithmusentwicklung
  - Verteiltes Rechnen, Datenstrukturen, Testautomatisierung oder CI/CD
• Praktische Erfahrung mit PyTorch
• Fortgeschrittene Programmierkenntnisse (z. B. C/C++ oder CUDA)
• Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und sich in einem schnelllebigen, sich entwickelnden Forschungsumfeld anzupassen

Referenzen & Weiterführende Literatur

• IBM Research beschleunigt die Algorithmusentwicklung für eine Welt mit Quantencomputing und KI
• Neuronale Operatoren als Paradigma zur Lösung von PDEs: https://arxiv.org/abs/2108.08481
• Durchbruch im Automobilbereich: https://arxiv.org/abs/2309.00583
• Neueste SOTA-Arbeit zu neuronalen Operatoren: Transolver GitHub und Arxiv-Artikel

Diversität

IBM engagiert sich für Diversität am Arbeitsplatz. Bei uns findest du ein offenes, multikulturelles Umfeld. Hervorragende flexible Arbeitsregelungen ermöglichen es allen Geschlechtern, die gewünschte Balance zwischen beruflicher Entwicklung und Privatleben zu finden.

Bewerbung

Bitte reiche deinen Lebenslauf mit Kontaktinformationen von zwei oder drei Referenzen ein. Wir empfehlen Bewerbern außerdem, ein 3-minütiges Video beizufügen, in dem sie sich vorstellen sowie ihre Motivation und Expertise hervorheben. Das Video ist nicht verpflichtend.

Bewerbungsprozess

Nach der ersten Sichtung der eingereichten Unterlagen werden ausgewählte Kandidaten zu einem ersten technischen Gespräch über ihre Erfahrungen, ihren Hintergrund und ihre Motivation eingeladen, gefolgt von einem Programmierinterview und einer Projektzuordnung.