Computational Engineering
Computational Engineering umfasst die Erfassung und Analyse von Daten unter Einsatz moderner Sensor- und Messtechniken. Auf dieser Grundlage werden technische Systeme und Prozesse simuliert, modelliert und optimiert. Zudem kommen Methoden des Machine Learning sowie die Integration von Künstlicher Intelligenz zum Einsatz, um innovative und leistungsfähige technische Lösungen zu entwickeln.
Computational Engineering verbindet Ingenieurwissenschaften mit modernster Daten- und Simulationstechnologie. Die Vertiefungsrichtung vermittelt praxisnahes Know-how in Datenerfassung und -analyse, ergänzt durch Simulation, Optimierung und Machine Learning.
Im Fokus stehen datengetriebene Lösungen für komplexe technische Systeme – von virtuellen Prototypen über intelligente Produktionsprozesse bis hin zu digitalen Zwillingen. Numerische Methoden, KI-gestützte Verfahren und moderne Softwaretools bilden das methodische Fundament.
Anwendungsfelder finden sich im Maschinenbau, an Schnittstellen zur Informatik, Elektrotechnik und Systemtechnik – etwa in der digitalen Produktentwicklung, der Sensortechnik oder der automatisierten Prozessoptimierung. Die Kombination physikalisch basierter Modelle mit Data-Science-Ansätzen macht Computational Engineering zu einem zukunftsweisenden Werkzeug in Industrie und angewandter Forschung und Entwicklung.
Dank enger Kooperationen mit Unternehmen und Forschungsprojekten wird das Wissen früh praktisch angewendet – eine ideale Vorbereitung auf Berufsfelder in einer zunehmend digitalen Welt.
Inhalte der Vertiefung:
· Machine Learning: KI-gestützte Optimierung und Datenanalyse
· Numerische Simulation: Struktur-, Strömungs- und Multiphysik-Simulation
· Digitale Zwillinge: Echtzeitüberwachung und virtuelles Prototyping
· Programmierung & Automatisierung: Entwicklung technischer Tools und Prozesse
Absolventinnen und absolventen dieser Vertiefung bringen ein gefragtes Kompetenzprofil mit: analytisch stark, digital versiert und praxisnah ausgebildet. Sie sind optimal vorbereitet, um technische Innovation voranzutreiben – im Berufseinstieg ebenso wie in weiterführenden Studien.
