Beschreibung

Titel des Forschungsprojektes: Multi-Task Deep Learning (MTDL) Start-up fund Theoretische und mathematische Grundlagen des Multi-Task Deep Learning
CUP: I53C22001010005
Kostenstelle: TN202T

Tätigkeitsbeschreibung des/der gelegentlichen Mitarbeit/s/in:
Der Mitarbeiter/die Mitarbeiterin unterstützt Forschungsaktivitäten im Zusammenhang mit der Entwicklung von Anlagen- und Maschinenmodellen für die Umwandlung von Energie aus erneuerbaren und alternativen Quellen, Speichersystemen für Smart Grids und Energiegemeinschaften, Prognosemodellen für den Energieverbrauch, innovativen Codes für die Optimierung und Steuerung von Hybrid-Energiesystemen sowie Lösungen zur Verbesserung der Flexibilität und Energieeffizienz. Der Mitarbeiter/die Mitarbeiterin ist für die Entwicklung mathematischer Modelle in der Python Programmierumgebung verantwortlich, mit besonderem Schwerpunkt auf Technologien, die Energiesysteme und Energiegemeinschaften aus erneuerbaren Quellen bilden, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der Produktion und Nutzung von grünem Wasserstoff durch die Entwicklung von Modellen für Elektrolyseure und Brennstoffzellen liegt. Darüber hinaus wird er/sie sich mit der Entwicklung und Implementierung von Codes und Algorithmen in Python befassen, die auf die Optimierung der Planung und des Betriebsmanagements von Energiesystemen abzielen, in Übereinstimmung mit den in den Vorphasen des Projekts definierten KPIs. Am Ende der Aktivitäten wird der Mitarbeiter/die Mitarbeiterin mit der Erstellung eines technischen Berichts beauftragt, der die erzielten Ergebnisse und die verwendeten Methoden enthält.

Der Antragsteller: Dr. Alberizzi Jacopo Carlo