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职位描述
基于发酵的制造在全球经济中所占份额日益增加，从食品生产到制药和化工行业，并且是绿色转型的重要组成部分。由于发酵背后的生物机制复杂且具有异质性，要实现最优性能，通常需要对局部环境进行精细、时间依赖的控制。理想情况下，能够在不进行大量昂贵且耗时的实验、也不依赖复杂在线反馈机制的情况下，对过程进行最优控制。然而在实践中，过程优化成本高昂且结果难以预测，这阻碍了基于发酵的制造的可持续性和经济可行性。
为了解决这一问题，您将开发并测试新的数据高效、开环发酵控制策略优化方法。这些方法建立在最优控制理论、强化学习和数值方法的最新理论进展，以及实验室分析和自动化技术之上。最终目标是实现发酵过程优化的自动化，从而提升现有基于发酵的制造技术，并使新的技术成为可能。
offer要求 [offer requirements]
您的项目将以庞特里亚金最大值原理（Pontryagin’s Maximum Principle, PMP）为中心，这是一个最初用于设计飞机控制曲线的数学结果。您将基于Riemann-Stieltjes最优控制的最新成果，将PMP与贝叶斯优化相结合，实现数据高效的学习。然后，您将在模拟发酵过程中实现并验证该新方法，并与当前最先进的开环强化学习方法进行比较。下一步是在实验上验证该方法：您将在BRIGHT生物铸造厂（biofoundry）中进行自动化控制的发酵实验。
以下资格为必备条件：
– 熟悉庞特里亚金最大值原理以及相关的开环动态系统最优控制理论。
– 熟悉贝叶斯优化。
– 具有数值计算经验，包括最优控制、动态系统、贝叶斯推理和贝叶斯优化。
– 具有运行受控发酵实验的经验。
– 具有按照现代最佳实践进行协作软件开发的经验。
– 优秀的学术写作和演讲能力。
您必须拥有两年制硕士学位（120 ECTS学分），或具有同等学术水平的类似学位。
offer福利 [offer benefits]
DTU是全球公认的研究、教育、创新和科学咨询卓越的领先技术大学。我们提供一个国际化的、有回报且具有挑战性的工作环境。我们致力于在以同事尊重和学术自由为特征的环境中追求学术卓越，同时保持责任感。
聘用基于与丹麦专业协会联合会的集体协议。津贴将与相关工会协商确定。聘用期为3年。