Two PhD Stipends in AI:HARDWARE Lab for Secure Embedded AI and Next-Generation Secure-by-Design Power Electronics

Oversigt og nøgleindsigter
Aalborg Universitet søger to PhD-stipendiater til AI:HARDWARE Lab, der fokuserer på sikker og effektiv AI til indlejrede systemer og næste generations kraftelektronik. Stillingerne involverer forskning inden for cybersikkerhed og data-drevet modellering.
Højdepunkter
- To PhD-stipendier i samarbejde mellem flere fakulteter
- Fokus på sikkerhed og pålidelighed i AI-drevne energisystemer
- Mulighed for at bidrage til banebrydende forskning inden for kraftelektronik
Påkrævede kvalifikationer
- • Baggrund inden for datateknik, indlejrede systemer eller beslægtede områder
- • Interesse for krydsfeltet mellem AI, indlejrede systemer og cybersikkerhed
- • Evne til at arbejde med både teoretiske og praktiske aspekter af forskning
Ønskværdige kvalifikationer
- • Erfaring med maskinlæring og datadrevne designmetoder
- • Kendskab til energisystemer og kraftelektronik
Den ideale kandidat
Den ideelle kandidat er motiveret, nysgerrig og har en solid akademisk baggrund. De bør have en passion for at tackle udfordringer relateret til sikkerhed og pålidelighed i AI-baserede systemer.
Jobdetaljer
Jobbeskrivelse
About the project
AI:X is an ambitious initiative at Aalborg University that aims to advance AI research and create real-world impact through interdisciplinary collaboration, and nine labs will be initiated in 2026 with a total of 18 PhD stipends.
The AI:HARDWARE Lab is part of the AI:X initiative with two PhD stipends and is a collaboration between the Department of Electronic Systems, the Technical Faculty of IT & Design and the Department of Energy, the Faculty of Engineering and Science.
One PhD position will be hosted in the Cybersecurity Research Group at the Department of Electronic Systems in Copenhagen, while the other will be hosted in the Sustainable Power Electronics and Electrification Research Group at the Department of Energy in Aalborg.
About the positions
The lab is looking for candidates for the following two stipends:
Stipend 1: Secure Embedded AI for Cyber-Physical Energy Systems (Copenhagen)
The PhD position focuses on the development of secure and trustworthy AI for resource-constrained embedded systems used in power electronics and energy infrastructure. The research will investigate how machine learning models can be designed and deployed efficiently on constrained hardware platforms while supporting the reliability and security requirements of cyber-physical energy systems.
Tasks
- Analyzing how disturbances or cyberattacks, such as sensor manipulation, electromagnetic interference, or injected faults, can affect the behaviour of power electronic systems.
- Developing data-driven models that capture how disturbances propagate through the system and may lead to abnormal operating conditions. These models will be used to detect unsafe behaviour and improve the resilience of power control systems.
- Designing lightweight AI models suitable for real-time execution on constrained platforms using techniques such as model compression, quantization, and hardware-aware neural network design.
- Investigating mechanisms that protect the integrity and reliability of deployed AI models, including hardware-supported protection mechanisms and secure execution techniques, to ensure that AI-based monitoring or control functions remain trustworthy even in the presence of disturbances or malicious inputs.
- Implementing and evaluating the developed methods on embedded computing platforms and hardware prototypes in collaboration with the PhD student working on the power electronics aspects of the project.
- Disseminating research results in peer-reviewed journals and conferences.
Position-specific competencies
We are looking for a motivated and curious candidate with a background in computer engineering, embedded systems, or a closely related field. The ideal candidate has an interest in the intersection of artificial intelligence, embedded computing, and cybersecurity, and is motivated to work on challenges related to the reliability and security of AI-enabled power electronic systems operating on resource-constrained environments.
Stipend 2: Data-driven modeling and optimization for efficient and secure-by-design Power Electronics (Aalborg)
The PhD position focuses on next-generation power electronic technologies, combining high-fidelity multiphysics modelling with modern data-driven design methodologies. The successful candidate will help drive advances in:
- Broadband electromagnetic and multi-physics modelling of power electronic systems and components, with special focus of magnetic components,
- Incorporating physics-driven machine learning approaches in power electronics design,
- Incorporating system-level factors (e.g. cybersecurity, sustainability) in a quantifiable way into AI-assisted design frameworks.
Tasks
The successful candidate will engage in independent research and contribute to development of new methodologies within the field. Potential activities include:
- Developing machine learning methods to support preconditioning and accelerating simulations, one-shot design and inverse design in power electronics systems and components,
- Multi-physics modeling using open-source simulation environments (e.g. FastFieldSolvers, Elmer, PyPEEC, MEEP),
- Circuit simulation using open-source tools (NGSpice, Xyce),
- Interfacing simulators and orchestrating optimization runs with open-source Python libraries (e.g. PyMOO, SMT, Scipy),
- Disseminating research results through publications in peer-reviewed journals and presentations at international conferences.
Position-specific competencies
We are looking for a candidate with a background in power electronics, electrical engineering, electronics or similar. The ideal candidate should have experience or interest in the following areas:
- Electromagnetic and multi-physics modelling,
- Handling complex electromagnetic problems,
- Modeling of power electronic systems and component, particularly magnetic components,
- Optimization and surrogate-modeling in Python,
- Integration of machine learning and numerical methods.
How to apply
Your application must include the following:
- Application, stating reasons for applying and qualifications in relation to the position
- Curriculum Vitae (CV)
- Diplomas (bachelor's and master's degree diploma, including grades)
- Project description (4-5 pages), that describes the applicant’s initial thoughts and ideas related to the specific project applied for. This includes a brief state-of-the-art (including short list of references), a time schedule and how the applicant intends to shed light on the project objectives.
- Other relevant documents
The application must be submitted via Aalborg University’s recruitment system, which can be accessed under the job advertisement on Aalborg University's website.
Karrierevej
Typisk karriereforløb
Postdoc i AI og cybersikkerhed
Forsker i industriel forskning og udvikling
Ledende stilling inden for teknologiudvikling
Vækstpotentiale
Den stigende efterspørgsel efter sikre AI-løsninger i energisektoren giver en solid vækstmulighed for specialister i dette felt. Med teknologiske fremskridt og fokus på sikkerhed vil kandidater have adgang til en bred vifte af karrieremuligheder.
Overførbare færdigheder
Branchekontekst
Stillingen er en del af den voksende AI-industri, hvor sikkerhed og pålidelighed er afgørende for succes. Som AI-teknologier integreres i flere sektorer, vil eksperter i sikre indlejrede systemer være eftertragtede.
Færdighedsanalyse
Kritiske færdigheder
Baggrund inden for computerteknik, der er essentiel for at forstå hardware og software integration i indlejrede systemer.
Erfaring med indlejrede systemer, som er nødvendigt for at udvikle AI-modeller til ressourcebegrænsede platforme.
Vigtige færdigheder
Kendskab til AI og maskinlæring, som er centralt for udviklingen af sikre og pålidelige AI-modeller.
Forståelse af cybersikkerhedsprincipper for at sikre, at AI-modeller forbliver sikre og pålidelige.
Evne til at udvikle datadrevne modeller til at forstå systemets adfærd under forskellige betingelser.
Ønskværdige færdigheder
Kendskab til teknikker til at optimere AI-modeller til kørsel på begrænsede hardwareplatforme.
Erfaring med realtidsbehandling, som er vigtig for implementering af AI-modeller på indlejrede systemer.
Mest kritiske færdigheder
Sådan fremhæver du din erfaring
Fremhæve relevant erfaring ved at beskrive tidligere projekter, hvor du har arbejdet med indlejrede systemer og AI. Angiv specifikke resultater, der viser din evne til at anvende tekniske færdigheder i praksis.
Interviewforberedelse
Sandsynlige spørgsmål
Hvordan vil du sikre, at AI-modellerne er pålidelige i ressourcebegrænsede indlejrede systemer?
tekniskTip: Giv konkrete eksempler på metoder, du har arbejdet med, f.eks. modelkomprimering eller kvantisering.
Kan du beskrive en situation, hvor du har arbejdet med cybersikkerhed i et projekt?
erfaringTip: Fokuser på din rolle, udfordringerne, og hvordan du løste dem.
Hvordan håndterer du arbejdspres og stramme deadlines i forskningsprojekter?
situationTip: Giv eksempler på tidshåndtering og prioritering i tidligere projekter.
Hvilke værktøjer og teknologier er du fortrolig med, når det kommer til indlejrede systemer?
tekniskTip: Nævn specifikke værktøjer og sprog, som du har erfaring med.
Hvordan arbejder du bedst i et tværfagligt team?
kulturTip: Del eksempler på samarbejde med forskellige fagdiscipliner.
Spørgsmål du kan stille
- Hvordan ser et typisk forskningsprojekt ud i AI:HARDWARE Lab?
- Hvilke muligheder er der for at publicere forskning i labbet?
- Hvordan samarbejder de to forskningsgrupper i København og Aalborg?
Tale punkter
- Din motivation for at arbejde med AI og cybersikkerhed.
- Relevante projekter du har arbejdet på tidligere.
- Din interesse for tværfagligt samarbejde og innovation.
Bekymringspunkter at være opmærksom på
- Manglende erfaring med indlejrede systemer.
- Usikkerhed omkring cybersikkerhed og AI-modeller.
Ansøgningsstrategi
Ansøgningstips
- Fremhæv din erfaring med AI og maskinlæring i relation til indlejrede systemer.
- Vis din forståelse for cybersikkerhed og hvordan det relaterer til energisystemer.
- Inkluder konkrete eksempler på projekter, hvor du har arbejdet med datadrevne modeller eller hardware.
Nøgleord at inkludere
Fokus i ansøgningen
Fremhæv din motivation for at arbejde med sikkerhed og pålidelighed i AI-systemer samt din interesse for tværfaglig forskning inden for energi og elektronik.
Tilpasning af CV
Sørg for at inkludere relevante projekter og erfaringer relateret til AI, indlejrede systemer og cybersikkerhed, samt fremhæv eventuelle publikationer eller præsentationer inden for disse områder.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad indebærer stillingen som PhD stipendiat i AI:HARDWARE Lab?
Stillingen indebærer forskning i sikker og pålidelig AI til ressourcebegrænsede indlejrede systemer inden for energiinfrastruktur. Kandidaten vil arbejde med udvikling af datadrevne modeller og implementere metoder på indlejrede computingsystemer.
Hvilke kvalifikationer kræves for at ansøge?
Ansøgere skal have en baggrund i computerteknik, indlejrede systemer eller et nært beslægtet felt. Interesse for kunstig intelligens, indlejret computing og cybersikkerhed er også vigtig.
Hvad tilbyder Aalborg Universitet i denne stilling?
Aalborg Universitet tilbyder en unik mulighed for at deltage i banebrydende forskning inden for AI og cybersikkerhed samt adgang til avancerede faciliteter og samarbejdsmuligheder med eksperter på området.
Hvordan er arbejdsmiljøet i AI:HARDWARE Lab?
Arbejdsmiljøet i labbet er præget af interdisciplinært samarbejde, innovation og en støttende atmosfære, hvor idéer og forskning kan blomstre. Der lægges vægt på teamwork og vidensdeling.
Hvad er forventningerne til den udvalgte kandidat?
Den udvalgte kandidat forventes at bidrage aktivt til forskningen, publicere resultater i anerkendte tidsskrifter og deltage i konferencer. Derudover skal kandidaten arbejde selvstændigt og tage initiativ i projektet.
Er der muligheder for faglig udvikling i stillingen?
Ja, der er gode muligheder for faglig udvikling gennem deltagelse i workshops, konferencer og samarbejde med førende forskere inden for feltet. Kandidater vil også få adgang til relevante kurser og ressourcer.
Hvordan kan jeg ansøge om stillingen?
Ansøgningen skal indsendes online via Aalborg Universitets jobportal, hvor du skal uploade dit CV, ansøgning og relevante eksamensbeviser. Det anbefales at følge retningslinjerne for ansøgning nøje.
Hvilke forskningsområder vil PhD stipendiaterne fokusere på?
PhD stipendiaterne vil fokusere på sikker embedded AI, datadrevne modeller til power electronics, samt udvikling af metoder til at beskytte integriteten af AI-modeller i cybersikkerhedssammenhænge.