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wiss. Mitarbeiter:in (m/w/d) Diffraktive neuronale Netze für Multimode-Glasfasern 25.10.2024 Technische Universität Dresden Arbeitsstätte Dresden Dresden (DE)
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wiss. Mitarbeiter:in (m/w/d) Diffraktive neuronale Netze für Multimode-Glasfasern

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wiss. Mitarbeiter:in (m/w/d) Diffraktive neuronale Netze für Multimode-Glasfasern
Technische Universität Dresden Arbeitsstätte Dresden
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Aktualität: 25.10.2024

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25.10.2024, Technische Universität Dresden Arbeitsstätte Dresden
Dresden (DE)
wiss. Mitarbeiter:in (m/w/d) Diffraktive neuronale Netze für Multimode-Glasfasern
Aufgaben:
- Glasfasernetze bilden das Rückgrat des globalen Internets. Mehrmodige Lichtwellenleiter erlauben durch zusätzliche räumliche Freiheitsgrade nicht nur eine signifikante Steigerung erreichbarer Netzkapazitäten, sondern auch Beiträge zur Erhöhung der Datensicherheit. Die Kernaufgabe ist es, neue Methoden unter Nutzung von diffraktiven optischen neuronalen Netzen für klassisches und nicht-klassisches Licht unter Nutzung von AI zu erforschen und einen Transfer in eine sichere Multimodefaser-Kommunikation zu verfolgen. - Im Fokus Ihrer Tätigkeit stehen die Erforschung innovativer Konzepte zur Lichtkontrolle durch mehrmodige Lichtwellenleiter, die ein (De-)Multiplexing über die räumlichen Freiheitsgrade ermöglicht. - Hierfür sollen spezielle räumliche Modulationstechniken und physics-informed neural networks eruiert werden. - Ihre Tätigkeiten umfassen die Realisierung von Messsystemen, die Charakterisierung der Lichtübertragungseigenschaften, die Durchführung von Experimenten und Simulationen, sowie die Veröffentlichung der Ergebnisse. - Der Hauptfokus der Tätigkeiten kann zwischen experimentellen Laboraufbauten sowie Simulationsversuchen variiert werden.
Qualifikationen:
- überdurchschnittlicher wiss. Hochschulabschluss in den Fächern Physik, Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik, oder verwandten Studiengängen - Fähigkeit zu selbständigem, zielorientiertem Arbeiten - hohes Engagement - sichere Beherrschung der englischen Sprache - Interesse an praxisorientierter, interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Kooperationspartnern - Kenntnisse zu Computational Imaging sind von Vorteil.

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