Ph.D Position on Machine Learning in Biomechanics (m/w/d)

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Ph.D Position on Machine Learning in Biomechanics (m/w/d)

11.09.2025, Wissenschaftliches Personal

(For English see below)

In unserer Professur ist eine Ph.D.-Position zu besetzen, um zur Entwicklung effizienter, überprüfbarer und praxisnaher Lösungen für inverse Probleme in der diagnostischen Biomechanik beizutragen, mit besonderem Schwerpunkt auf Elastographie. Das Projekt baut auf unserem kürzlich entwickelten Weak Neural Variational Inference (WNVI)-Framework auf und zielt darauf ab, dessen Fähigkeiten in folgenden Bereichen zu erweitern:

Skalierbarkeit: Erweiterung der Methoden auf hochdimensionale und dreidimensionale Elastographie-Probleme unter Verwendung neuronaler Operatoren.

Recheneffizienz: Entwicklung adaptiver und physikbewusster Strategien (z. B. optimierte Residuen-Auswahl, physikbasierte Zoom-Techniken) für Echtzeit-Inferenz.

Praktische Anwendbarkeit: Aufbau robuster, benutzerfreundlicher Frameworks für multimodale Elastographie und Ermöglichung der Nutzung auf tragbaren Geräten (z. B. Smartphones) für Echtzeit-Diagnostik.

Die Forschung vereint Kontinuumsmechanik, maschinelles Lernen, rechnergestützte Mathematik und probabilistische Modellierung mit direkten Anwendungen in der medizinischen Bildgebung und darüber hinaus.

Details finden Sie unter dem folgenden Link

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A Ph.D. position is available in our group to contribute to the development of efficient, certifiable, and practical solutions for inverse problems in diagnostic biomechanics, with a particular focus on elastography. The project builds on our recently developed Weak Neural Variational Inference
(WNVI) framework and aims to advance its capabilities in the following directions:
• Scalability: Extending methods to high-dimensional and three-dimensional elastography
problems using neural operator representations.
• Computational efficiency: Designing adaptive and physics-aware strategies (e.g., optimized residual selection, physics-based zooming) for real-time inference.
• Practical usability: Developing robust, user-friendly frameworks for multimodal elastography and enabling deployment on portable devices (e.g., smartphones) for real-time diagnostics.
The research combines continuum mechanics, machine learning, computational mathematics, and probabilistic modeling, with direct applications in medical imaging and beyond.

Details can be found in the link below.

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Kontakt: p.s.koutsourelakis@tum.de

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https://www.epc.ed.tum.de/fileadmin/w00cgc/ddmm/pdf/PhD_DFG_Inverse_Bio_2025.pdf

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Fast 52.000 Studierende waren im Wintersemester 2025/26 an der Technischen Universität München eingeschrieben. Rund 12.850 Menschen arbeiten für die Universität, und nur ein Teil von ihnen forscht und lehrt. Genauso gebraucht werden technische Fachkräfte an den Laboranlagen in Garching und Verwaltungsleute am Stammgelände in der Münchner Arcisstraße. Angefangen hat das Ganze 1868, als König Ludwig II. eine Polytechnische Schule gründete.

Die TUM ist eine staatliche Universität des Freistaats Bayern, rechtlich eine Körperschaft des öffentlichen Rechts mit Sitz in München. Ihre Schwerpunkte liegen in den Ingenieur- und Naturwissenschaften, in Informatik, Medizin, Life Sciences und Management. 177 Studiengänge stehen im Programm. 45 Prozent der Studierenden kommen aus dem Ausland, aus rund 140 Ländern, und auch knapp ein Viertel der rund 700 Professuren ist international besetzt. Wer hier arbeitet, hat Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt, das ist Alltag und keine Sonntagsrede.

Gearbeitet wird an mehreren Orten. Der größte Campus liegt in Garching nördlich von München, wo Physik, Chemie, Maschinenwesen und Informatik zusammenkommen. In Freising-Weihenstephan drehen sich Forschung und Lehre um Ernährung, Landnutzung und Biotechnologie, in Straubing um Bioökonomie, in Heilbronn um Management und Technik. Luft- und Raumfahrt sitzt in Ottobrunn-Taufkirchen. Dazu betreibt die Universität Forschungsstationen bis hinauf auf die Zugspitze und mit TUM Asia einen eigenen Standort in Singapur. Zur Medizin gehört das Klinikum rechts der Isar, das im Haushalt der Universität allerdings getrennt ausgewiesen wird.

Die finanzielle Basis ist breit: 2024 lag das Gesamtbudget bei 2,171 Milliarden Euro, davon 544 Millionen Euro Drittmittel. 19 Nobelpreise gingen seit 1927 an Forschende und Alumni der TUM. In der Exzellenzstrategie von Bund und Ländern wurde sie 2006, 2012, 2019 und zuletzt 2026 ausgezeichnet, viermal in Folge.

Für Bewerberinnen und Bewerber heißt das konkret: Stellen gibt es in Forschung und Lehre, im Wissenschaftsmanagement, in der Verwaltung und in der Technik. Junge Wissenschaftlerinnen können über den TUM Faculty Tenure Track auf eine Professur zusteuern. Und wer noch am Anfang steht, findet über 20 Ausbildungsberufe an der Universität. Die TUM ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert und hat die Charta der Vielfalt unterzeichnet. Geleitet wird sie von Präsident Prof. Dr. Thomas F. Hofmann, der 2025 für weitere sechs Jahre wiedergewählt wurde.

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