Tätigkeitsprofil:

Im Rahmen dieser Doktor­arbeit soll ein KI-gestütztes Modell entwickelt werden, das für verschiedene Wohn­gebäude energetisch und wirtschaft­lich optimale Renovierungs­strategien identifiziert. Im Fokus stehen Ein- und Mehr­familien­häuser in Spanien, Irland und den Niederlanden.
Zunächst wird ein umfangreicher Daten­satz mit Ergebnissen aus Gebäude­simulationen genutzt, um ein Vorhersage­modell zu trainieren. Dieses soll relevante Eigen­schaften, wie Energie­verbrauch, CO2-Fußabdruck und Kosten, zuverlässig prognostizieren. Anschließend wird ein Optimierungs­modell entwickelt, das auf Grund­lage konkreter Gebäude- und Nutzer­daten mehr­stufige, maßgeschneiderte Renovierungs­pläne erstellt. Die Ergebnisse sollen direkt in die Renovierungs­beratung in den Projekt­ländern einfließen.

Ihre Aufgaben im Detail:

• Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage von Gebäude­simulations­ergebnissen anhand verschiedener Gebäude- und Nutzer­inputdaten
• Validierung des KI-Modells mit Simulations­ergebnissen
• Entwicklung eines multi­kriteriellen Optimierungs­modells, um für jedes Gebäude optimale, mehr­stufige Renovierungs­strategien zu bestimmen, unter Einbeziehung von Kosten, Komfort, Nach­haltigkeit, Mach­barkeit und Gesund­heit
• Analyse von Abhängigkeiten von Renovierungs­maßnahmen unter­einander
• Zusammenarbeit mit Energie­berater:innen und Expert:innen aus Spanien, den Niederlanden und Irland für den praktischen Einsatz und die Realisierung der erstellten Pläne

Anforderungsprofil:

• Abgeschlossenes Master­studium im Bereich der Natur- bzw. Ingenieur­wissen­schaften, des Wirtschafts­ingenieur­wesens, der Informatik oder eines vergleich­baren Studien­gangs
• Großes Interesse an technischen und energie­wirtschaft­lichen Frage­stellungen
• Erste Erfahrungen in der Energie­system­modellierung vorteil­haft
• Gute Programmier­kenntnisse, idealer­weise in Python
• Hohes Maß an Selbst­ständigkeit und Bereit­schaft zu großem Engagement
• Sehr zuverlässiger und gewissen­hafter Arbeitsstil
• Fließende Englisch­kenntnisse in Wort und Schrift

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