PhD-Stelle in KI-gestützter Resilienzbewertung klimaneutraler Verkehrsinfrastruktur

PhD-Stelle in KI-gestützter Resilienzbewertung klimaneutraler Verkehrsinfrastruktur # 100%, Zurich, befristet #### print Drucken  Der Lehrstuhl für Infrastrukturmanagement, geleitet von Professor Dr. Bryan T. Adey innerhalb des Institute of Construction and Infrastructure Management des Department of Civil, Environmental, and Geomatic Engineering, hat eine Stelle für eine/n Doktorand/in im Bereich der Resilienz von Verkehrsinfrastrukturen ausgeschrieben. Die Position ist Teil des EU Horizon Projekts SHIFTIN, das darauf abzielt, den Übergang zu klimaneutraler, resilienter und biodiversitätsfreundlicher Verkehrsinfrastruktur bis 2050 zu beschleunigen. Die doktorale Forschung wird sich auf die Entwicklung von KI-gestützten Stresstest- und Surrogate-Modellierungsmethoden konzentrieren, um die Resilienz interdependenter Verkehrsinfrastruktursysteme unter klimabedingten und Multi-Hazard-Szenarien zu bewerten. Die Arbeit wird eine schnelle, evidenzbasierte Bewertung von Design-, Nachrüst-, Wartungs- und Erholungsstrategien auf Asset-, Korridor- und Netzwerkkalene unterstützen. Projektgrundlagen ## SHIFTIN ist ein EU Horizon Projekt, das darauf abzielt, den Übergang zu klimaneutraler, resilienter und biodiversitätsfreundlicher Verkehrsinfrastruktur bis 2050 zu beschleunigen. Straßen, Schienen und Häfen sind essenziell für die europäische Mobilität und wirtschaftliche Aktivität, verbrauchen aber auch große Mengen an Rohstoffen, erzeugen Treibhausgas- und Luftschadstoffemissionen, fragmentieren Lebensräume und sind zunehmend klimabedingten Gefahren wie Überschwemmungen, Erdrutschen und Hitzewellen ausgesetzt. Um diese Herausforderungen anzugehen, wird SHIFTIN zirkuläre, kohlenstoffarme Baumaterialien, naturbasierte Lösungen, fortschrittliche Überwachungstechnologien und digitale Entscheidungsunterstützungswerkzeuge demonstrieren und kombinieren. Vollskalige Piloten auf vier TEN-T Korridoren werden Straßen-, Schienen- und Hafenkontexte abdecken und Infrastrukturüberwachung, Satelliten- und On-Board-Sensorik, IoT-gestütztes Structural Health Monitoring sowie KI-gestützte Analysen integrieren. Eine Digital Twin-basierte integrierte Entscheidungsunterstützungsplattform wird Überwachungs- und Modellierungsergebnisse in transparente Whole-Life-Indikatoren für Kohlenstoff, Zirkularität, Resilienz, Biodiversität und Kosten umwandeln. Diese Ergebnisse werden robuste Business Cases, die Wartungsplanung, die öffentliche grüne Beschaffung und die breitere Akzeptanz nachhaltiger und resilienter Infrastrukturlösungen in europäischen Verkehrsnetzen unterstützen. Innerhalb dieses breiteren Projekts wird sich die PhD-Forschung auf KI-gestützte Stresstests und Surrogate-Modellierung für die Resilienz der Verkehrsinfrastruktur konzentrieren. Das Ziel ist es, eine schnelle Bewertung vieler Gefahren-, Störungs-, Erholungs- und Interventionsszenarien zu ermöglichen und so die praktische Entscheidungsfindung für klimaresiliente und nachhaltige Verkehrssysteme zu unterstützen. Stellenbeschreibung ## Diese Promotion zielt darauf ab, den Stand der Technik in der simulationsbasierten, KI-gestützten Resilienzbewertung für Verkehrsinfrastrukturen voranzutreiben. Durch die enge Zusammenarbeit mit akademischen, industriellen, infrastrukturellen und öffentlichen Partnern in ganz Europa wird der Kandidat/die Kandidatin zur Entwicklung von Stresstest-Frameworks, Surrogate-Modellierungsalgorithmen und Entscheidungsunterstützungswerkzeugen für klimaresiliente und nachhaltige Verkehrssysteme beitragen. Die Kernaufgaben des Kandidaten/der Kandidatin umfassen: • Entwicklung von KI-gestützten Surrogate-Modellen für Infrastruktur-Stresstests • Verknüpfung von Surrogate-Modellen mit agentenbasierten und netzwerkbasierten Simulationen • Bewertung von Infrastrukturinterdependenzen und Erholungseinschränkungen • Unterstützung der Resilienzbewertung auf Asset-, Korridor- und Netzwerkkalene • Beitrag zur Kosten-Nutzen- und Entscheidungsunterstützungsanalyse • Adressierung von Unsicherheit, Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit • Integration von Ergebnissen mit Digital-Twin- und Monitoring-Daten • Zusammenarbeit mit dem europäischen Projektkonsortium Profil ## • Ein Master-Abschluss in Bauingenieurwesen, Verkehrswesen, Infrastruktursystemen, Umweltingenieurwesen, Computational Engineering, Data Science oder einem eng verwandten Bereich • Starke quantitative und Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, mit Erfahrung in maschinellem Lernen, statistischer Modellierung, Simulation, Optimierung, Datenanalyse oder geospatialer/Netzwerkanalyse • Exzellente Englischkenntnisse in Wort und Schrift • Kenntnisse der deutschen Sprache oder einer anderen europäischen Sprache sind von Vorteil, aber nicht erforderlich Arbeitsplatz ## Arbeitsplatz ## Wir bieten ## • Ihren Job mit Wirkung: Werden Sie Teil der ETH Zurich, die nicht nur Ihre berufliche Entwicklung unterstützt, sondern auch aktiv zu positivem gesellschaftlichem Wandel beiträgt • Sie können zahlreiche Vorteile erwarten, wie z. B. Abonnements für den öffentlichen Verkehr und Carsharing, ein breites Sportangebot des ASVZ, Kinderbetreuung und attraktive Pensionsleistungen chevron\_right Arbeiten, Lehren und Forschen an der ETH Zurich Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit ## Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zurich eine inklusive Kultur. Wir fördern die Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde all unserer Mitarbeitenden und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, in dem jeder wachsen und gedeihen kann. Nachhaltigkeit ist für uns ein Kernwert – wir arbeiten konsequent an einer klimaneutralen Zukunft. Neugierig? Wir auch. ## Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung vor dem 31. Juli 2026 mit folgenden Unterlagen: • Ein Motivationsschreiben, das Ihre Motivation