Computational Engineering
Computational Engineering nutzt moderne Sensor- und Messtechniken zur Datenerfassung und -analyse. Systeme werden simuliert, modelliert und optimiert, mithilfe von Machine Learning und KI.
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.
