Numerische Optimierung für Penzberger Bioprozess-Forschung
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Erhalten Sie 14 historische Fermenter-Datensätze (jeweils rund 1.200 Zeitpunkte) plus ein bestehendes Surrogat-Modell (Gauss-Prozess, scikit-learn). Implementieren Sie drei Optimierungs-Verfahren: SLSQP (Sequential Least Squares Programming — Gradient-basiert mit Restriktionen), Differential Evolution (gradient-frei, populationsbasiert), Bayes'sche Optimierung mit Acquisition-Function Expected Improvement. Vergleichen Sie auf Konvergenz, Ausbeute-Zugewinn und Restriktionsverletzungs-Rate. Liefern Sie die Optimierungs-Bibliothek, ein Vergleichs-Notebook, einen 6-seitigen Bericht und einen Best-Run-Vorschlag für den nächsten realen Fermenter-Lauf.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welches Optimierungs-Verfahren (Gradient-basiert, Differential Evolution, Bayes'sch) liefert für das Fermenter-Profil unter Sicherheits-Restriktionen die robusteste Ausbeute-Steigerung?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Gradient-basierte und gradient-freie Optimierung gegeneinander abwägen
- Bayes'sche Optimierung als Sample-effizientes Verfahren konkret umsetzen
- Restriktions-Behandlung in der Optimierung korrekt implementieren
- Empfehlungen für Real-World-Experimente methodisch absichern
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Engineer:in
Industrie-Data-Engineer:innen, die Optimierungs-Verfahren auf Surrogat-Modellen anwenden, sind in Pharma- und Chemie-IT eine seltene und gut bezahlte Profil-Kombination.
Dieses Projekt schärft
- numerical-optimization
- bayesian-optimization
- python
Softwareentwickler:in
Wer Optimierungs-Bibliotheken selbst aufbauen kann, ist für Engineering-Software-Anbieter mit numerischer Ausrichtung sehr attraktiv.
Dieses Projekt schärft
- scipy
- numerical-optimization
- scientific-computing
Backend-Entwickler:in
Backend-Rollen mit Schnittstelle zu Forschungs-Pipelines profitieren stark von Optimierungs-Methoden-Wissen — eine wachsende Stellenklasse in DACH-Pharma.
Dieses Projekt schärft
- python
- constrained-optimization
- scipy
Noch eine Sache