Arbetsbeskrivning

Om oss Forskarstudierna bedrivs inom ämnet informationsteknologi som vid Högskolan i Skövde definieras som det ämne som behandlar hur information representeras, bearbetas och kommuniceras i artificiella och naturliga system samt hur informationstekniska system används och utvecklas i syfte att åstadkomma användbara systemlösningar för individ, organisation eller samhälle. Institutionen för informationsteknologi bedriver utbildning och forskning inom detta ämnesområde. Din roll AI kan användas som ett verktyg för att kunna analysera komplexa system, genom att träna systemet på data från t.ex. sensorer som visar hur systemet beter sig. För processförbättringar inom tillverkningsindustrin kan AI användas för att modellera och förbättra styrningen av komplexa processer genom att AI-modeller kan fånga beteendet hos dessa processer. I ett produktionssystem skall flera processer samverka för ett gemensamt resultat, men om man optimerar endast enskilda processer för sig kan det slutliga produktionsresultatet motarbetas genom att en enskild process inte optimerar mot detta utan bara optimerar mot sitt eget processmål. Med en distribuerad AI kan man låta ett system med AI-agenter samverka för att automatiskt kunna koordinera mot ett gemensamt produktionsmål. I ett lärande system med flera agenter kan man låta flera AI modeller samverka genom att lära sig av varandra vad för modellkunskap som behöver utbytas för att optimera produktionskedjans gemensamma mål. I Horizon-projektet ProcTwin undersöks hur ett distribuerat AI-system kan fånga och förutsäga beteendet hos ett produktionssystem under produktionsbetingelser. Projektet kommer utveckla datainsamling, datalagring, algoritmer och AI-inlärningsprinciper som möjliggör att delarna i ett distribuerat AI-system kan tränas tillsammans för att dynamiskt bättre samverka mot ett gemensamt produktionsresultat. Projektet består av tolv partners i Europa, med SSAB i Sverige och Celsa i Spanien som två stora stålproducenter, hos vilka projektet samlar in data och för vilka AI-modeller utvecklas. Doktorandtjänsten kommer vara i centrum för projektet då du förväntas vara den som under projektet gång har utvecklat djupast kunskap inom distribuerad AI för dynamiska produktionssystem. Du kommer under projektet arbeta med att: • Medverka i att definiera vad som krävs av både datainsamling och AI-modellering inom distribuerade eller federerade lärande AI system, baserat på befintlig forskning. • Förstå och utveckla hur enskilda AI-processmodeller kan samverka med befintliga processmodeller för tillverkningsprocesser. • Utveckla dynamiska distribuerade AI system utifrån en fortsättning på befintlig forskningsfront. • Lägga fram en doktorsavhandling som ger ny kunskap inom detta område, implementerad i en första version i ett validerat tillverkningssystem. Ytterligare arbetsuppgifter kan komma att ingå i befattningen. Vi söker dig som har: • erhållit en examen på avancerad nivå eller fullgjort minst 240 högskolepoäng (ECTS), varav minst 60 poäng är på avancerad nivå, eller förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper inom eller utanför Sverige • fullgjort kursfordringar om minst 60 hp, inklusive självständigt uppsatsarbete omfattande minst 15 hp på avancerad nivå, inom ämnet informationsteknologi, näraliggande tillämpningsområden eller andra ämnesområden som bedöms som direkt relevanta för avhandlingsarbete inom ämnet informationsteknologi • dokumenterade engelska språkkunskaper motsvarande den svenska gymnasiekursen Engelska 6. Detta kan även visas genom ett internationellt erkänt prov som IELTS (totalpoäng 6,5), TOEFL (totalpoäng 90), PTE (totalpoäng 62), etc. Vi kommer också att värdera följande bedömningsgrunder vid anställningen: • God förmåga att tillgodogöra sig utbildning i informationsteknologi på forskarnivå. • Dokumenterad god samarbetsförmåga. • God förmåga att uttrycka sig i tal och skrift på engelska. • Förmåga att realisera och prova egna utvecklingsidéer genom egen kodutveckling inom maskininlärning, med dokumenterat resultat mot det uppsatt målet. • God kommunikationsförmåga, både muntligen och i skriven text. • Dokumenterad presentationsförmåga. • Dokumenterad god förmåga att planera, organisera och nå uppsatta mål i det egna arbetet. • Utvecklingserfarenheter från industrin i att samverka om materialutveckling eller inom tillverkningssystem för industrin. • Dokumenterad god förmåga av att söka och sammanställa relevant kunskap, utveckla egna idéer och att genom egen mjukvaruimplementation kunna genomföra utvärdering av dessa. • Dokumenterad god förmåga att genomföra, planera, organisera och nå uppsatta mål i det egna arbetet samt en förmåga att formulera och framställa arbetet i tal och skrift. • Arbetslivserfarenhet efter magisterexamen. Vid denna anställning kommer stor vikt att fästas vid dokumenterad god förmåga av att söka och sammanställa relevant kunskap, utveckla egna idéer och att genom egen mjukvaruimplementation inom maskininlärning kunna genomföra utvärdering av egna idéer, samt dokumenterad god förmåga att genomföra, planera, organisera och nå uppsatta mål i det egna arbetet och en förmåga att formulera och framställa arbetet i tal och skrift. Endast den som antas eller redan antagits till utbildning på forskarnivå får anställas som doktorand. Sista ansökningsdatum: 10 januari 2025 Diarienummer: Ref nr HS 2024/615 Kontaktuppgifter: Upplysningar om anställningen lämnas av avdelningschef Jesper Holgersson eller Lektor Gunnar Mathiasson. Facklig information lämnas av Anders Johansson (Saco-S) eller Sonja Nohlgren (ST). Samtliga personer nås via Högskolans växel 0500-44 80 00. Ansökan Du söker anställningen via vår hemsida, www.his.se/jobb genom att klicka på ”Ansök” längst ned i annonsen. Där kan du även läsa mer oss Högskolans rekryteringsprocess samt vilka förmåner du har som medarbetare hos oss. Välkommen med din ansökan! Till din ansökan ska följande dokument bifogas: • Personligt brev • CV • Intyg/betyg och övriga merithandlingar du som sökande vill åberopa • Intressebeskrivning där du redogör på engelska för dina forskningsintressen och förväntningar på forskarutbildningen • Examensarbete på magisternivå/mastersnivå