Luleå tekniska universitet vokser raskt 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 er i dag 1840 ansatte og har 17 670 studenter. De kommende årene skal det investeres milliarder av svenske kroner i Norrbotten og Västerbotten i store prosjekter som skal bidra til et mer bærekraftig samfunn både nasjonalt og globalt. Luleå tekniska universitet er involvert i flere av disse høyaktuelle forskningsprosjektene og den samfunnsomstillingen som følger med. Vi har et bredt spekter av utdanninger som matcher 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 kompetanse innen flere forskningsområder. Vi former fremtiden gjennom innovativ utdanning og banebrytende forskningsresultater. Fra vår beliggenhet i den arktiske regionen streber vi etter å skape globale samfunnsfordeler. Forskningsgruppen for maskinlæring ved Luleå tekniska universitet har en ledig doktorgradsstilling innen bærekraftig maskinlæring. Vi tilbyr toppmoderne ressurser for forskning og et godt akademisk nettverk i Sverige og i utlandet. Vår forskningsgruppe for maskinlæring er en del av Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP). WASP er Sveriges største enkeltstående forskningsprogram noensinne, et stort nasjonalt initiativ for strategisk motivert grunnforskning, opplæring og rekruttering av forskere. Programmet fokuserer på forskning på kunstig intelligens og autonome systemer som handler i samarbeid med mennesker, tilpasser seg omgivelsene gjennom sensorer, informasjon og kunnskap, og danner intelligente systemer av systemer. Visjonen for WASP er fremragende forskning og kompetanse innen kunstig intelligens, autonome systemer og programvare til nytte for svensk industri. Emnebeskrivelse Maskinlæring fokuserer på metoder der datasystemer bruker data til å forbedre sin egen ytelse, forståelse og til å komme med konkrete forutsigelser, og er nært knyttet til anvendelser. Prosjektbeskrivelse Forskningsprosjektene Sustainable Machine Learning 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 operere 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 sentrale 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-teknologi, noe som muliggjør en bred implementering i ulike bruksområder, fra smarte byer til fjernmåling, alt med fokus på å redusere det samlede karbonavtrykket og fremme økologisk ansvar. Som ph.d.-student vil du bli en del av vår forskningsgruppe innen bærekraftig maskinlæring. Som en del av vår dynamiske forskningsgruppe vil du lede innovative initiativer i forkant av bærekraft og kunstig intelligens, og drive frem banebrytende fremskritt med reell innvirkning. Ph.d.-stillingen gir deg fulle svenske sosiale fordeler. Arbeidsoppgaver og ansvarsområder En ph.d.-stilling innebærer både teoretisk og praktisk arbeid. Som ph.d.-student vil du få opplæring i vitenskapelig arbeid i form av publisering av vitenskapelige artikler i tidsskrifter og på nasjonale og internasjonale konferanser. Du vil også ta obligatoriske og valgfrie doktorgradskurs. I tillegg kan du få mulighet til å prøve deg i rollen som lærer. Som forsker vil du jobbe som en nøytral part i mange sammenhenger, noe som gir deg en god mulighet til å lære å drive utfordrende utviklingsprosjekter. Denne ph.d.-stillingen er knyttet til Institutt for datateknikk, elektroteknikk og romfartsteknologi og er finansiert av Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Programme (WASP). Kvalifikasjoner Vi ser etter en svært motivert og entusiastisk ph.d.-student med mastergrad i informatikk, teknisk fysikk, elektroteknikk, informatikk, matematikk eller lignende. Du bør beherske engelsk godt i både tale og skrift og ha evne til å jobbe selvstendig så vel som i team. For mer informasjon om de enkelte doktorgradsprogrammene, se studieplaner for doktorgradsprogrammene ved Fakultet for ingeniørvitenskap Informasjon om programmet Ansettelse som doktorgradsstudent er begrenset til 4 år, undervisning og andre instituttoppgaver kan legges til inntil 20 % av fulltid. Tiltredelse: Ansettelse starter så snart som mulig eller etter avtale. Arbeidssted: Luleå. For ytterligere informasjon, vennligst kontakt universitetslektor Dr. Hui Han, hui.han@ltu.se Fagforeningsrepresentant: SACO-S Joanna Hübinette, 0920-49 3432 joanna.hubinette@ltu.se OFR-S Lars Frisk, 0920-49 1792 lars.frisk@ltu.se Luleå tekniska universitet arbeider aktivt med likestilling og mangfold som bidrar til et kreativt studie- og arbeidsmiljø. Universitetets verdigrunnlag er basert på respekt, åpenhet, samarbeid, tillit og ansvar. Hvordan søke Vi ser helst at du søker på denne stillingen ved å klikke på søknadsknappen nedenfor. Søknaden skal inneholde CV, et følgebrev, en kopi av masteroppgaven (dersom oppgaven ikke er skrevet på engelsk eller svensk, bes du også legge ved et engelsk sammendrag av oppgaven på 1-2 sider), samt kopier av bekreftede vitnemål. Søknaden din, inkludert vitnemål, må være skrevet på engelsk eller svensk. Vennligst merk søknaden med referansenummeret nedenfor. Søknadsfrist: 31. oktober 2024 Referansenummer: 3441-2024