Computational Engineering - master i teknologi/siv.ing.

I dette studiet lærer studentene hvordan de anvender matematiske og numeriske modeller for å analysere komplekse og usikre systemer. Innsikten brukes for å ta bedre beslutninger om forbedret ytelse, kvalitet og arbeidsflyt.

Studiet har studenter med ulik ingeniørbakgrunn. Vi har fire obligatoriske emner der fokus er på modellering, programmering, maskinlæring og beslutningsstøtte. I emnene våre bruker vi prosjektarbeid, og studentene får muligheter til å jobbe med realistiske problemstillinger og lære hvordan man fremstiller og kommuniserer resultatene profesjonelt. Resten av programmet består av anbefalte valgemner, der studenten kan velge emner som passer best interessene og/eller ingeniørbakgrunnen.

Studiet er internasjonalt, hvor norske og utenlandske studenter studerer sammen. Alle emnene undervises på engelsk. Masterprogrammet introduserer, illustrerer og diskuterer en metodikk som bygger på matematikk, statistikk og grunnleggende programmering fra et bachelorprogram i ingeniør- eller realfag.

Programmet inkluderer avanserte emner innen:

• modellering og algoritmer
• beslutningsanalyse
• optimalisering og usikkerhetskvantifisering

Det er en stor etterspørsel etter denne kompetansen i samfunnet. Flere av våre studenter får relevante jobbtilbud før de har fullført masterprogrammet. Noen jobber med dataanalyser, noen med å utvikle og teste programmer, mens andre igjen jobber som ingeniør.

Studiet går over fire semestre og dekker 120 studiepoeng, og resulterer i en mastergrad i Computational Engineering. 30 av studiepoengene består av emner som sikrer en grunnleggende felles basis i modellering, programmering og beslutningsanalyse. De resterende 90 studiepoengene består av 60 studiepoeng spesialiseringsemner, og en masteroppgave på 30 studiepoeng. Masteroppgaven er et større, individuelt prosjekt som gjennomføres i det siste semesteret, ofte i samarbeid med en ekstern bedrift. All undervisning gis på engelsk. Emnene har ukentlige forelesninger, og vurderingsformene I emnene er varierte. Du vil få øvelse i å skrive rapporter og kommunisere resultatene dine til et bredere publikum.

Hvert emne i programmet har en detaljert beskrivelse, som opplyser om:
- Arbeids- og undervisningsmetoder
- Pensumlitteratur
- Vurderingsformer
- Læringsutbytte

Masteroppgaven (MODMAS) gjennomføres vanligvis i det fjerde semesteret, og skal ta for seg et temaområde som er relevant for studieprogrammet. Mange studenter skriver oppgaven sin i samarbeid med en ekstern bedrift. Planleggingen av masteroppgaven skjer i det tredje semesteret.

Programmet fokuserer på dynamisk beslutningstaking under usikkerhet, spesielt tilpasset energisektoren, og tilbyr emner som integrerer karbonhåndteringsstrategier med tradisjonelle økonomiske mål. Dette lærer studentene å evaluere prosjekter som oppnår både bærekrafts- og lønnsomhetsmål. Uten upartisk prognose og beregningsingeniørarbeid risikerer energiselskaper dårlige beslutninger, noe som hindrer fremgangen mot ren energi. Programmet utstyrer studentene med verktøy og metoder for å kunne navigere denne overgangen effektivt. På denne måten bidrar masterprogrammet til å oppnå FNs bærekraftsmål nr. 7: Ren energi for alle.

Læringsutbytte

En kandidat med fullført og bestått toårig mastergrad i Computational Engineering skal ha følgende samlede læringsutbytte definert i form av kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

K1: Kan demonstrere kompetanse innenfor usikkerhetskvantifisering og avansert modellering for beslutningsstøtte. Dette innebærer at kandidaten har evnen til å utvikle matematiske modeller som tar høyde for usikkerhet i ufullstendige data og informasjon. Modellene skal gi grunnlag for forbedret forståelse og tolkning av data samt for beslutningsstøtte.

K2: Har kunnskap om flere matematiske og datavitenskapelige modeller slik at man kan bestemme passende matematisk formulering for å beskrive et system.

K3: Har kunnskap om numeriske løsningsmetoder slik at man kan kvantifisere begrensninger i de matematiske modellene og de numeriske feilene introdusert av løsningsmetodene.

Ferdigheter

F1: Kan analysere og være kritisk til ulike informasjonskilder og anvende disse kildene til å strukturere og formulere faglige og vitenskapelige resonnementer i henhold til modellering, usikkerhetskvantifisering, simulering, optimalisering og beslutningsstøtte.

F2: Har detaljert kunnskap og erfaring med programmering i minst ett programmeringsspråk på høyt nivå. Utvikle egne modelleringsprogrammer for spesifikke beslutnings- eller optimaliseringssituasjoner

F3: Kan samle, analysere og kritisk vurdere egnede datasett for å teste modeller. Justere modellparametere ved å bruke data og ekspertkunnskap. Utføre sensitivitetsanalyse av modellparametere for å gi ytterligere innsikt og forståelse.

F4: Er i stand til å finne den rette balansen mellom en modells nytteverdi (hvor troverdig er forståelsen som modellen gir) og håndterbarhet (enhver analyse må gjennomføres innenfor gitte tids- og ressursbegrensninger).

F5: Kan gjennomføre et selvstendig, avgrenset forsknings- eller utviklingsprosjekt under veiledning og i henhold til gjeldende normer for forskningsetikk.

Generell kompetanse

G1: Kan utvikle hypoteser og foreslå systematiske måter å teste disse på ved hjelp av matematiske modeller.

G2: Kan kommunisere på en profesjonell måte om vitenskapelige problemer, beslutninger, resultater av data, usikkerhet og modelleringsanalyse – både til spesialister og til allmennheten.

G3: Kan bruke matematisk modellering som et verktøy i et bredt spekter av problemer og anvendelser innen ulike fagområder og bidra til innovasjon.

G4: Kan analysere relevante akademiske, faglige og forskningsetiske problemstillinger.

Hva kan du bli?

Økt automatisering, robotisering, mer bruk av simuleringsmodeller og tilgang til store datamengder endrer de tradisjonelle ingeniørarbeidsoppgavene. Computational Engineers er godt egnet til å ta i bruk og bidra til digitalisering av de nye arbeidsoppgavene, fordi de har spesifikk kunnskap om de interiørmessige aspektene (domenekunnskap), programmering og modelleringskompetanse for å ta nødvendige digitaliseringsskritt.

Flere av våre studenter får relevante jobbtilbud før de har fullført mastergraden. Noen jobber med dataanalyser, noen utvikler og tester programmer, mens andre jobber som ingeniører.

En mastergrad i Computational Engineering gir et solid grunnlag for opptak til PhD-studier innen de områdene som er relevante for den valgte akademiske fordypningen, som informatikk, energi, anvendt matematikk og fysikk.

Emneevaluering

Ordninger for kvalitetssikring og evaluering av studier er fastsatt i kvalitetssystem for utdanning