Student Computer Science, Mathematics or similar (f/m/x)

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!

For our Institute for the Protection of Terrestrial Infrastructures in Sankt Augustin we are looking for a Student Computer Science, Mathematics or similar (f/m/x), Development and Evaluation of Methods for Text and Symbol Removal on Floorplans

Das erwartet Sie:

A digital twin is a virtual representation of a physical entity, process, or system. It enhances the monitoring, simulation, and optimization of real assets of infrastructures, strengthening their resilience. However, the generation of digital twins is extremely expensive due to the high amount of manual modeling work involved. Therefore, the development of automated techniques for generating virtual representations or digital twins holds significant importance. Information contained within technical drawings and data sheets, such as floor plans, circuit diagrams, and manufacturer specifications, might leverage the automated generation of Digital Twins. Given the high diversity and complexity of technical drawings and data sheets, AI-based methods are promising approaches for the digitization. The contours of the building structure are often covered by additional information as text or symbols. Hence removing text or symbols leads to a loss of valuable information by cutting out parts of this contours. AI-based techniques such as inpainting via GANs or Diffusion Models are promising approaches to address this challenge and reconstruct important information.

Therefore, the objective of this master thesis will be the development and evaluation of AI-based methods for text and symbol removal on floorplans, preserving essential information via inpainting. This includes:

• exploring state-of-the-art methods for inpainting and their applicability in the context of floorplans
• collecting and/or augmenting of training data
• implementing and training of artificial neural networks for inpainting

Das erwarten wir von Ihnen:

• currently enrolled as a Master student in computer science, mathematics, optical engineering or similar major
• basic Python skills (ideally with respect to deep learning applications, e.g., PyTorch or Tensorflow)
• ability to work independently, good communication and teamwork skills
• experience in deep learning and/or computer vision is beneficial

Unser Angebot:

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Weitere Angaben:

• Eintrittsdatum: sofort
• Dauer: befristet auf sechs Monate
• Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 05 TVöD.
• Kennziffer: 95203