Master Thesis Data Augmentation with Physics-Guided Diffusion Models for Probabilistic Safety Assessment of Battery Diagnosis
Aufgaben
With the emerging technologies like autonomous driving and x-by-wire systems, the vehicle's onboard power supply system, also known as the powernet, is subject to stringent safety requirements. Failure of the powernet leads immediately to the loss of all the safety-related functions such as braking, steering, autonomous driving features, etc. Among all the powernet components, special attention shall be paid on batteries due to their complex electrochemical nature. However, limited real-world data often hinders the development of reliable battery diagnostic models. To address this, this project explores the use of diffusion models for data augmentation, improving uncertainty quantification (UQ) and enabling probabilistic safety assessment. Diffusion models have demonstrated state-of-the-art performance in high-fidelity data generation, making them a promising approach for enhancing battery diagnostics with synthetic but realistic data. The research questions are: how can diffusion models be used to generate high quality synthetic battery data, how can we integrate diffusion models with physically informed priors for more realistic data generation using less data, what is the impact of data augmentation on failure probability estimation in battery diagnostics.
- As part of your Master thesis, you will assist us in conducting a comprehensive literature review on diffusion models and physics-guided generative models for data augmentation.
- You will implement a diffusion model (e.g., DDPM, DDIM, or conditional diffusion models) to generate battery data using PyTorch.
- In addition, you will compare diffusion models with GANs in terms of data fidelity, uncertainty quantification and robustness.
- Last but not least, you will validate the impact of synthetic data on battery diagnostics and probabilistic safety assessment.
Profil - Education: Master studies in any field
- Experience and Knowledge: background in Machine Learning, Deep Learning, Physics-Informed AI, etc.; experience with PyTorch and deep generative models (GANs, VAEs or diffusion models); knowledge of battery diagnostics or battery systems is a plus
- Personality and Working Practice: you are a self-motivated and proactive person who is able to work independently
- Languages: very good communication skills in written and spoken German or English
- Education: Master studies in any field
- Experience and Knowledge: background in Machine Learning, Deep Learning, Physics-Informed AI, etc.; experience with PyTorch and deep generative models (GANs, VAEs or diffusion models); knowledge of battery diagnostics or battery systems is a plus
- Personality and Working Practice: you are a self-motivated and proactive person who is able to work independently
- Languages: very good communication skills in written and spoken German or English
Kontakt & Wissenswertes
Start: according to prior agreement
Duration: 3 - 6 months
Requirement for this thesis is the enrollment at university. Please attach your CV, transcript of records, examination regulations and if indicated a valid work and residence permit.
Diversity and inclusion are not just trends for us but are firmly anchored in our corporate culture. Therefore, we welcome all applications, regardless of gender, age, disability, religion, ethnic origin or sexual identity.
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Willkommen in Stuttgart-Weilimdorf
An unserem Standort in Stuttgart-Weilimdorf arbeiten wir an übergreifenden, softwareintensiven Systemen für zukünftige Fahrzeugarchitekturen und Komponenten der Fahrzeugelektrik und -elektronik. Zum Produktportfolio des Geschäftsbereichs zählen, neben Komponenten wie Umfeldsensoren und Fahrzeugcomputer, auch Fahrerassistenz- und Innenraumbeobachtungssysteme sowie Systeme für das automatisierte Fahren und Parken.
Bei Bosch Sicherheitssysteme arbeiten wir zusammen mit unseren Kunden und Partnern an verschiedenen Produkten wie Videosicherheits-, Einbruchmelde-, Brandmelde- und Sprachalarmsysteme sowie Zutrittskontrolle und Managementsysteme. Professionelle Audio- und Konferenzsysteme zur Übertragung von Stimme, Ton und Musik runden das Angebot ab.
Darüber hinaus arbeiten unsere Mitarbeitenden des Geschäftsbereiches Automotive Electronics, von der AIG Planungs- und Ingenieurgesellschaft mbH und der Robert Bosch Venture Capital GmbH in Stuttgart-Weilimdorf.
Unsere Standort-Vorteile
Urbane Umgebung
Flexibles und mobiles Arbeiten
Gleitzeit und moderne Arbeitszeitmodelle von Teilzeit bis zu Jobsharing, Home-Office und eingearbeitete freie Fenstertage
Freiräume für kreatives Arbeiten
Umfangreiches Schulungsangebot der Bosch Learning Company, Coaching und Mentoring, Bildungsteilzeit/Bildungskarenz sowie ein strukturiertes und unterstützendes Einarbeitungsprogramm
Kostenfreie Parkmöglichkeiten
Gestütze Parkgarage am Standort, kostenfreie Fahrrad-Parkplätze im Hof, gesicherter Fahrradabstellplatz zu mieten
Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel, Dienstrad Leasing, die Wahl zwischen einem kostenlosen Öffi-Ticket für die Kernzone Wien, einem gestützten Klimaticket oder einem Mitarbeitenden-Parkplatz
Sozialberatung und Vermittlungsservice für Pflegedienstleistungen
Vergünstigungen für Mitarbeiter
Vergünstigte Einkaufskonditionen bei uns und unseren Partnerunternehmen, gestützte Kultur- und Freizeitveranstaltungen
Vermittlungsservice für Kinderbetreuungsangebote
Breites Angebot an Gesundheits- und Sportaktivitäten
Verpflegungsmöglichkeiten vor Ort
Gesunde und schmackhafte Verpflegung zu gestützten Preisen in unserem Betriebsrestaurant und in der Cafeteria, kostenloser Kaffee in unseren Kaffeeküchen
