Uppsala universitet, Institutionen för elektroteknik

En forskare inom mjukvaruprincip och teknik för bearbetning av sensorisk information på kroppen

Elektrifiering, digitalisering och hälsoteknik tillhör framtidens största områden för omställning till hållbara samhällen. Institutionen för elektroteknik bedriver framgångsrik forskning och utbildning inom dessa områden – däribland förnybara energikällor och elfordon, industriell IoT, 5G kommunikation och trådlösa sensornät men även smarta elektroniska sensorer och medicinska system. Institutionen för elektroteknik är en internationell miljö med ca 140 medarbetare som bidrar till viktiga tekniska energi- och hälsoutmaningar vid Ångströmlaboratoriet.

Anställningen kommer att vara placerad vid avdelningen för fasta tillståndets elektronik, institutionen för Elektroteknik. 

Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet.

Beskrivning av projektet
Människokroppen kan utrustas med ett elektroniskt system med bärbara elektroniska enheter som genererar, bearbetar och överför data i realtid för att övervaka hälsotillstånd och utföra neurokirurgisk behandling. Systemet är tillämpligbart på patienter som lider av Parkinsons sjukdom (PD), essentiell tremor, dystoni och andra neurologiska tillstånd. En utmaning för att förverkliga ett sådant system är att skapa en mjukvaruverktygssats för säker samt lågeffekt bearbetning och beräkningssignaler som genereras av sensorer och ställdon. Forskning av denna tjänst handlar om utveckling av maskininlärningsmoduler (ML) för att bearbeta taktila och tremorsignaler som genereras av neuromorfa elektroniska skinn (ne-skin). Ne-skin omvandlar analoga taktila signaler till elektriska pulser, och kodar på så sätt de mekaniska signalerna i den så kallad spike timing. ML-algoritmer baserade på artificiella neurala nätverk (ANN) kommer att utvecklas för att bearbeta dataströmmar från ne-skin. ML-algoritmerna efterliknar beräkningsfunktionen i det afferenta nervsystemet före hjärnan. För att stödja lågeffekt- och högeffektiv signalbehandling kommer ML baserad på spikande neurala nätverk (SNN) att utvecklas för att uppnå lokal lågeffektssignalbehandling på signaler om tremor och taktilitet.

Arbetsuppgifter

  • Designa ML-algoritmer för effektiv bearbetning av taktila och tremor signaler
  • Tillämpa och utveckla läranderegler i SNN
  • Utveckla mjukvara baserad på ML-algoritmerna för bearbetning av tremor och taktila signaler

Kvalifikationskrav

  • Den sökande ska ha en svensk doktorsexamen i fysik, matematik, datavetenskap eller elektroteknik eller en utländsk examen som bedöms vara likvärdig.
  • Den sökande ska ha erfarenhet av ML, neurala nätverk, AI och programmering.
  • Mycket god kunskap i engelska i tal och skrift.

Vi lägger stor vikt vid dina personliga egenskaper som god samarbets- och kommunikationsförmåga med andra forskare. Du bör vara målmedveten, strukturerad samt kunna arbeta effektivt både individuellt och i grupp.

Meriterande: Postdoktor erfarenhet

Om anställningen 
Tidsbegränsad, 12 månader. Omfattningen är heltid. Tillträde 2023-02-01 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala 

Upplysningar om anställningen lämnas av: docent Zhi-Bin Zhang, 018-471 3146, zhibin.zhang@angstrom.uu.se. 

Välkommen med din ansökan senast den 30 november 2022, UFV-PA 2022/3453.

Anställningsform Tidsbegränsad anställning
Anställningens omfattning Heltid
Tillträde 2023-01-01
Löneform Individuell lönesättning
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100%
Ort Uppsala
Län Uppsala län
Land Sverige
Referensnummer UFV-PA 2022/3453
Facklig företrädare
  • Seko Universitetsklubben, seko@uadm.uu.se
  • ST/TCO, tco@fackorg.uu.se
  • Saco-rådet, saco@uadm.uu.se
Publicerat 2022-09-21
Sista ansökningsdag 2022-11-30

Tillbaka till lediga jobb