INTERNSHIP DETAILS

Abschlussarbeiten im Themenfeld: Effiziente, adaptive und dezentrale KI

CompanyFraunhofer-Gesellschaft
LocationDuisburg
Work ModeOn Site
PostedAugust 13, 2026
Internship Information
Core Responsibilities
The candidate will work on developing and optimizing AI solutions for resource-constrained, decentralized systems. Responsibilities include optimizing machine learning frameworks, developing edge AI for IoT networks, and creating adaptive learning mechanisms.
Internship Type
full time
Company Size
296
Visa Sponsorship
No
Language
German
Working Hours
40 hours
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About The Company
Fraunhofer IGD is the international leading institute for applied research in visual computing. Visual computing is image- and model-based information technology and includes computer graphics and computer vision, as well as virtual and augmented reality. In simple terms, the Fraunhofer researchers in Darmstadt, Rostock, and Kiel are turning information into images and extracting information from images. In cooperation with its partners, technical solutions and market-relevant products are created. Prototypes and integrated solutions are developed in accordance with customized requirements. In doing so, Fraunhofer IGD places users at the forefront, providing them with technical solutions to facilitate computer work and make it more efficient. Owing to its numerous innovations, Fraunhofer IGD raises man-machine interaction to a new level. Man is able to work in a more result-oriented and effective way by means of the computer and visual computing developments.
About the Role

Unser interdisziplinäres Team arbeitet an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Embedded Systems und Edge Computing. Unser Ziel ist es, zukunftsweisende KI-Lösungen für ressourcenbeschränkte, dezentrale Systeme zu entwickeln – von autonomen Sensoren über vernetzte Geräte bis hin zu industriellen Anwendungen. Im Zentrum stehen Fragestellungen wie:

 

  • Wie lassen sich KI-Modelle effizient auf Mikrocontrollern betreiben?
  • Welche Methoden der Domänenadaption sind für eingebettete Devices geeignet?
  • Welche Methoden der Domänenadaption sind für eingebettete Devices geeignet?
  • Wie kann dezentrale KI auf mehreren Edge-Geräten effizient in Bezug auf Speicher, Kommunikation und Robustheit zusammenarbeiten? (z. B. über Federated Learning oder Swarm Intelligence)?

 

Was Sie bei uns tun

Mögliche Themengebiete:


⦁    Optimierung des Machine-Learning-Frameworks AI for Embedded Systems (AIfES)
⦁    Entwicklung und Optimierung von dezentralem Edge AI in IoT-Netzwerken durch Federated Learning 
⦁    Entwicklung und Optimierung von Verfahren für Anomaliedetektion bei selbstlernenden Sensorsystemen 
⦁    Optimierung von KI-Modellen für Embedded-Plattformen (z. B. Quantisierung, Pruning, TinyML)
⦁    Entwicklung adaptiver Lernmechanismen für sich verändernde Umgebungsbedingungen
⦁    Entwicklung von Tool-Chains zur Portierung von KI-Modellen auf verschiedene, eingebettete Systeme

 

Bitte geben Sie bei Ihrer Bewerbung an, für welches Thema Sie sich interessieren.

Key Skills
Artificial IntelligenceEmbedded SystemsEdge ComputingMachine LearningFederated LearningSwarm IntelligenceAnomaly DetectionTinyMLQuantizationPruningMicrocontrollersIoTDomain Adaptation
Categories
TechnologyEngineeringScience & ResearchSoftwareData & Analytics