IPE 22-20 Masterarbeit: Heterogenes Computing mit Algorithmen des maschinellen Lernens für die Positron-Emissions-Tomographie (PET)

Organisationseinheit

Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE)

Tätigkeitsbeschreibung

Die Firma Bruker BioSpin erforscht neue Modellierungs-möglichkeiten von Algorithmen auf dem Gebiet des „Heterogeneous Computing“, die u.a. zur Verbesserung von präklinischen bildgebenden Systemen dienen sollen. Bruker BioSpin ist der weltweit führende Anbieter von Magnetresonanz-Spektrometern sowie Tomographie-Systemen für den Einsatz in Forschung und Industrie. Das Produktportfolio der molekularen und nuklearmedizinischen Bildgebung erlaubt Forschern, neue Erkenntnisse über Krankheiten und Medikamente zu gewinnen und gleichzeitig reproduzierbare Ergebnisse zu liefern. Mit der Kombination von PET-, Micro-Computertomographie (CT) und Magnetresonanztomographie (MRT)-Technologien macht Bruker die multimodale Bildgebung für die Forschungsgemeinschaft zugänglich

PET-Detektorsysteme erzeugen große Datenmengen, die von leistungsfähiger Hardware ausgelesen und verarbeitet werden. Um vorhandene Algorithmen des maschinellen Lernens in Zukunft flexibel zu modellieren und auf verschiedene Hardware-Plattformen anpassen zu können, sollen diese mittels neuester Entwicklungsumgebungen mit Möglichkeiten der High-Level Synthese, wie z.B. Xilinx Vitis, auf Field-Programmable-Gate-Arrays (FPGAs) implementiert werden. Ziel der Masterarbeit ist es, Performance und Ressourcen-Verbrauch der Implementierung zu bestimmen, Optimierungsmöglichkeiten zu finden sowie die Portierbarkeit auf andere Hardwarearchitekturen zu evaluieren. Die Aufgaben umfassen:

• Einarbeitung in die Xilinx Vitis Entwicklungsumgebung

• Implementierung neuronaler Netze und Validierung anhand von PET-Messdaten

• Erarbeiten von Optimierungsmöglichkeiten und Ableiten von Implementierungsvorschlägen

Die Arbeit findet bei Bruker BioSpin in Wissembourg (FR) oder evtl. in Rheinstetten und am KIT Campus Nord statt. Das Arbeiten im Home-Office ist möglich. Die wissenschaftliche Betreuung übernimmt das IPE.

Eintrittstermin

ab sofort

Persönliche Qualifikation

Studienrichtung Elektrotechnik, Informatik oder Physik.
Erste Kenntnisse auf dem Gebiet der FPGAs und Machine Learning sowie Programmierkenntnisse in C/C++. Wünschenswert ist Grundlagenwissen im Bereich von PET oder Detektorphysik.