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

Research topic/area

Laborautomatisierung, datengetriebene Optimierung biologischer Prozesse, SDL

Type of thesis

Bachelor / Master

Start time

-

Application deadline

01.07.2026

Duration of the thesis

3-6 Monate

Description

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.

Requirement

Requirements for students

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

Faculty departments

• Engineering sciences
  Biological engineering
  Electrical engineering & information technologies
  Mechanical engineering
  Mechatronics & information technologies
  Mechanical Engineering
  Biomedical Engineering
  Electrical Engineering and Information Technology
  Mechatronics and Information Technology

Supervision

Title, first name, last name

M. Sc. Nick Böse

Organizational unit

Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)

Email address

nick.boese@kit.edu

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Website

Application via email

Application documents

• Cover letter
• Curriculum vitae
• Grade transcript

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an nick.boese@kit.edu


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