Doktorand (m/w/d) physikgestütztes Lernen unter numerischer und epistemischer Unsicherheit in heterogenen ingenieurwissenschaftlichen Simulationsdaten | befristet für 2 Jahre
Entwicklung KI-basierter Modelle zur Analyse und Prognose von Lieferketten, Identifikation von Kosteneinsparpotenzialen und Ableitung von Handlungsempfehlungen für den Einkauf. KI-Kurzfassung