KI, Bildverarbeitung und Pharma – klingt nach einem spannenden Praxissemester?

Dann könnte diese Aufgabe genau das Richtige sein.

Wir suchen eine:n Student:in für ein Praxissemester im Bereich bildbasierte KI-Systeme.

Im Mittelpunkt steht eine Frage, die in der industriellen und pharmazeutischen Qualitätskontrolle hochrelevant ist:

Wie viele Bilddaten werden wirklich benötigt, um ein KI-System sinnvoll zu entwickeln, zu trainieren und zu evaluieren?

Gerade in regulierten Produktionsumgebungen ist die Erstellung und Annotation großer Bilddatensätze aufwendig. Deshalb ist es wichtig, schon vor Projektstart besser einschätzen zu können, welche Mindestdatenmenge erforderlich ist.

Im Praxissemester beschäftigst du dich unter anderem mit:

– dem Einfluss der Datensatzgröße auf die Modellperformance
– relevanten Faktoren für die notwendige Mindestdatenmenge
– Strategien zur Reduktion des Datenbedarfs bei stabiler Modellleistung
– praxisnahen Leitlinien für zukünftige KI-Projekte

Anhand konkreter Beispielprojekte, etwa aus der Bördelkappeninspektion oder Mündungskontrolle, entwickelst du eine fundierte Handlungsempfehlung für den Einsatz bildbasierter KI-Systeme in der Praxis.

Das Thema verbindet Künstliche Intelligenz, industrielle Bildverarbeitung, Qualitätsprüfung und regulierte Produktionsumgebungen – also genau die Bereiche, in denen Theorie und Praxis besonders spannend aufeinandertreffen.

Du studierst Informatik, Data Science, Machine Vision, Mechatronik, Automatisierungstechnik oder einen vergleichbaren Studiengang?

Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.

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Bachelorarbeit gesucht? Dann wird es hier ziemlich spannend: KI, Bildverarbeitung und pharmazeutische Produktion.

Wir suchen eine:n Student:in für eine Bachelorarbeit zum Thema:
Datendrift bei KI-Systemen in der bildbasierten Qualitätsprüfung

KI-basierte Bildverarbeitung bietet großes Potenzial für die pharmazeutische Produktion. Gleichzeitig gilt: In einem hochregulierten Umfeld müssen KI-Systeme nicht nur beim Start zuverlässig funktionieren, sondern auch dauerhaft stabil bleiben.

Denn Veränderungen im laufenden Produktionsbetrieb können schleichend auftreten – zum Beispiel durch Chargenunterschiede, leichte Produktveränderungen oder Alterungserscheinungen der Beleuchtung. Genau solche Veränderungen können die Performance eines KI-Systems beeinflussen, ohne dass dies sofort sichtbar wird.

Und genau hier setzt deine Bachelorarbeit an.

Du untersuchst unter anderem:
–  typische Ursachen für Datendrift in pharmazeutischen Produktionsbildern
–  geeignete Metriken und Methoden zur Erkennung von Datendrift
–  Verfahren wie Bildstatistiken, ROC-AUC oder OOD-Scores
–  die praktische Umsetzbarkeit für KI-basierte Bildverarbeitung in der Produktion
–  die Implementierung eines Monitoringablaufs anhand eines Beispielprojekts

Ziel ist es, einen praxisnahen Ansatz zu entwickeln, mit dem Datendrift frühzeitig erkannt, bewertet und transparent kommuniziert werden kann.

Damit leistest du einen Beitrag zu einem hochrelevanten Thema: KI verantwortungsvoll und dauerhaft zuverlässig in regulierten Produktionsumgebungen einsetzen.

Das Thema passt besonders gut zu dir, wenn du Informatik, Data Science, Machine Vision, Automatisierungstechnik, Mechatronik oder einen vergleichbaren Studiengang studierst – und Lust hast, Theorie mit echter industrieller Anwendung zu verbinden.

Interesse an einer Bachelorarbeit mit Praxisbezug und Zukunftsthema?
Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.

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