Konzeption (und Umsetzung) eines Self-Driving-Lab-Ansatzes zur autonomen Optimierung bakterieller Kultivierungsbedingungen

Forschungsthema/Bereich

Laborautomatisierung, datengetriebene Optimierung biologischer Prozesse, SDL

Typ der Abschlussarbeit

Bachelor / Master

Startzeitpunkt

-

Bewerbungsschluss

01.04.2026

Dauer der Arbeit

3-6 Monate

Beschreibung

Die Kultivierung vieler medizinisch relevanter bakterieller Stämme ist bis heute schwierig, da ihr Wachstum von einer Vielzahl stark gekoppelter Parameter abhängt (z. B. Temperatur, pH-Wert, Salinität etc.). Klassische experimentelle Ansätze basieren häufig auf manueller, iterativer Variation einzelner Parameter und sind zeit sowie ressourcenintensiv.

Aktuelle Fortschritte in Laborautomatisierung, Robotik und KI ermöglichen sogenannte SelfDriving Labs (SDLs), die Experimente automatisiert planen, durchführen und auswerten. Erste Studien zeigen, dass sich Optimierungsprozesse in der Biotechnologie dadurch deutlich beschleunigen lassen.

Ziel dieser Arbeit ist die konzeptionelle Entwicklung eines SDL-Ansatzes zur autonomen Optimierung bakterieller Kultivierungsbedingungen sowie – je nach Umfang – eine erste prototypische Umsetzung.

Die vorgeschlagene Arbeit besteht aus den folgenden Teilen:

▪ Schritt 1: Einarbeitung in Self-Driving Labs, bakterielle Kultivierung und datengetriebene Optimierung
▪ Schritt 2: Analyse existierender Lösungsansätze und Definition relevanter Prozessparameter
▪ Schritt 3: Konzeption eines Self-Driving-Lab-Systems (Hardware-, Softwareund Datenfluss-Architektur)

Erweiterung für Masterarbeit
▪ Prototypische Implementierung und Evaluation eines ausgewählten
Teilaspekts

The thesis may also be written in English.

Voraussetzung

Voraussetzungen an Studierende

• Erfahrung mit Python
• CAD-Kenntnisse (Creo)
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise
• Interesse an interdisziplinärer Forschung

Studiengangsbereiche

• Ingenieurwissenschaften
  Bioingenieurwesen
  Elektrotechnik & Informationstechnik
  Maschinenbau
  Mechatronik & Informationstechnik
  Mechanical Engineering
  Biomedical Engineering
  Electrical Engineering and Information Technology
  Mechatronics and Information Technology

Betreuung

Titel, Vorname, Name

M. Sc. Nick Böse

Organisationseinheit

Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)

E-Mail Adresse

nick.boese@kit.edu

Link zur eigenen Homepage/Personenseite

Website

Bewerbung per E-Mail

Bewerbungsunterlagen

• Anschreiben
• Lebenslauf
• Notenauszug

E-Mail Adresse für die Bewerbung
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an nick.boese@kit.edu


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