Luleå tekniska universitet er i sterk vekst med verdensledende kompetanse innen flere forskningsområder. Vi former fremtiden gjennom nyskapende utdanning og banebrytende forskningsresultater, og med utgangspunkt i den arktiske regionen skaper vi global samfunnsnytte. Vår vitenskapelige og kunstneriske forskning og utdanning foregår i tett samarbeid med internasjonale, nasjonale og regionale bedrifter, offentlige aktører og ledende universiteter. Luleå tekniska universitet har en total omsetning på 1,9 milliarder svenske kroner per år. Vi har i dag 1840 ansatte og 17 670 studenter. I de kommende årene vil det bli gjort milliardinvesteringer i store prosjekter i Nord-Sverige for å skape et fossilfritt samfunn både nasjonalt og globalt. Luleå tekniska universitet er involvert i flere av disse banebrytende forskningsprosjektene og i den samfunnsmessige omstillingen de innebærer. Vi tilbyr et bredt spekter av kurs og studieprogrammer for å matche den kompetansen som etterspørres. Vi håper at du vil hjelpe oss med å bygge fremtidens bærekraftige bedrifter og samfunn.Luleå tekniska universitet er i rask vekst og produserer verdensledende ekspertise innen flere forskningsområder. Vi former fremtiden gjennom innovativ utdanning og banebrytende forskningsresultater. Fra vår beliggenhet i den arktiske regionen har vi som mål å skape global samfunnsnytte. Forskningsemnet maskinlæring ved LTU har en ledig stilling innen området bærekraftig maskinlæring. Vi tilbyr topp moderne ressurser for å utføre forskning og et godt akademisk nettverk i Sverige og i utlandet. Vår maskinlæringsgruppe er en del av Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP). WASP er Sveriges største individuelle forskningsprogram noensinne, et stort nasjonalt initiativ for strategisk motivert grunnforskning, utdanning og rekruttering av lærere. Programmet tar for seg forskning på kunstig intelligens og autonome systemer som opptrer i samarbeid med mennesker, tilpasser seg omgivelsene ved hjelp av sensorer, informasjon og kunnskap, og danner intelligente systemer-av-systemer. Visjonen til WASP er fremragende forskning og kompetanse innen kunstig intelligens, autonome systemer og programvare til nytte for svensk industri. Emnebeskrivelse Maskinlæring fokuserer på beregningsmetoder der datasystemer bruker data for å forbedre sin egen ytelse, forståelse og for å komme med nøyaktige forutsigelser, og har en nær tilknytning til applikasjoner. Prosjektbeskrivelse Forskningsprosjektene om bærekraftig maskinlæring fokuserer på å bruke Edge AI og Tiny Machine Learning (TinyML) (https://youtu.be/MgqcLCqqjuQ) til å lage effektive modeller med lavt strømforbruk som kan fungere på edge-enheter med begrensede beregningsressurser. Ved å utnytte Edge AI tar disse prosjektene sikte på å behandle data lokalt, noe som reduserer behovet for dataoverføring til sentraliserte servere, noe som i sin tur reduserer energiforbruket og ventetiden. TinyML bidrar ytterligere til bærekraft ved å gjøre det mulig å implementere maskinlæringsmodeller på mikrokontrollere og andre enheter med svært begrensede ressurser. Denne tilnærmingen minimerer ikke bare miljøpåvirkningen fra AI-systemer, men demokratiserer også tilgangen til AI-teknologier, noe som muliggjør utbredt implementering i ulike bruksområder, fra smarte byer til fjernmåling, samtidig som fokuset på å redusere det samlede karbonavtrykket og fremme økologisk ansvar opprettholdes. Som ph.d.-student vil du bli en del av vår maskinlæringsgruppe i Sustainable Machine Learning. Som en del av vår dynamiske forskningsgruppe vil du stå i spissen for innovative initiativer i forkant av bærekraft og kunstig intelligens, og drive frem banebrytende fremskritt med betydning for den virkelige verden. Ph.d.-stillingen gir deg fulle svenske sosiale ytelser. Arbeidsoppgaver Som ph.d.-student forventes det at du utfører både eksperimentelt og teoretisk arbeid innenfor forskningsstudiene dine, og at du kommuniserer resultatene dine på nasjonale og internasjonale konferanser og i vitenskapelige tidsskrifter. Mesteparten av arbeidstiden din vil gå med til dine egne forskningsstudier. I tillegg kan du få mulighet til å prøve deg i lærerrollen. Som forsker jobber du som en nøytral part i mange sammenhenger, noe som gir en flott mulighet til å være involvert i utfordrende utviklingsprosjekter. Denne stipendiatstillingen er tilknyttet Institutt for datateknikk og elektro- og romfartsteknologi ved Luleå tekniska universitet under Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP). Kvalifikasjoner Vi søker en høyt motivert og entusiastisk ph.d.-student med en mastergrad i informatikk, teknisk fysikk, elektroteknikk, datavitenskap, matematikk eller lignende. Flytende muntlig og skriftlig kommunikasjon på engelsk er et krav. For mer informasjon om et spesifikt emne, se * Generell studieplan for styret ved Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet informasjon Ansettelse som stipendiat er begrenset til 4 år, undervisning og andre instituttoppgaver kan legges til med maks 20%. Tiltredelse til stillingen: Opptak snarest mulig eller etter avtale. Arbeidssted: Luleå: Luleå. For ytterligere informasjon, vennligst kontakt universitetslektor Dr. Hui Han, hui.han@ltu.se Fagforeningens representanter: SACO-S Joanna Hübinette, (+46)920-49 3432 joanna.hubinette@ltu.se OFR-S Lars Frisk, (+46)920-49 1792 lars.frisk@ltu.se Luleå tekniske universitet arbeider aktivt med likestilling og mangfold som bidrar til et kreativt studie- og arbeidsmiljø. Universitetets kjerneverdier er basert på respekt, åpenhet, samarbeid, tillit og ansvar. Ved ulike tolkninger av den engelske og svenske versjonen av denne kunngjøringen, er det den svenske versjonen som gjelder. Søknad Vi ser helst at du søker denne stillingen ved å sende inn en kopi av masteroppgaven (hvis oppgaven ikke er skrevet på engelsk eller svensk, må du i tillegg sende inn et engelsk sammendrag av oppgaven på 1-2 sider) og kopier av bekreftede vitnemål fra videregående skole og universitet. Søknaden din, inkludert vitnemål, må være skrevet på engelsk eller svensk. Merk søknaden din med referansenummeret nedenfor. Siste frist for å søke: 31. oktober 2024 Referansenummer: 3441-2024