PhD position - Learning Tailored Iterative Algorithms for Accelerating AC Power Flow Computations (HDS-LEE graduate school)

• Entwicklung einer Neural-Network-Architektur zur Beschleunigung von AC-Leistungsfluss-Berechnungen mittels Machine Learning • Erweiterung eines bestehenden neuronalen Netzwerk-Superstruktur-Frameworks für AC-PF-Probleme verschiedener Komplexitäten • Untersuchung von Skalierbarkeit und Performance-Engpässen • Erforschung hybrider ML-klassischer Ansätze, Meta-Learning und Integration konvexer Optimierungsschichten • Optimierung der Inferenzeffizienz (z.B. GPU-Beschleunigung) und Bewertung der Anwendbarkeitsgrenzen • Publikation und Präsentation von Forschungsergebnissen in begutachteten Journals und auf internationalen Konferenzen • Betreuung von Studierendenarbeiten

• Ausgezeichneter Master-Abschluss mit starkem akademischem Hintergrund in Computational Engineering, Mathematik, Informatik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder verwandtem Gebiet • Umfassende Kenntnisse in numerischen Methoden und Machine Learning • Programmierkompetenz in mindestens einer Sprache (Python, Julia, C++ o.ä.) • Gute analytische Fähigkeiten • Gute organisatorische Fähigkeiten und Fähigkeit zu unabhängiger und kollaborativer Arbeit • Effektive Kommunikationsfähigkeiten und Interesse an interdisziplinärer Teamarbeit • Sichere Englischkenntnisse für tägliche Kommunikation und professionelle Kontexte