Master · Universität

Computational Materials Science Master of Science

Maschinenbau📍 Freiberg, Sachsen🗓 Wintersemester✓ Ohne NC
Abschluss
Master
Zulassung
✓ Ohne NC
Studienbeginn
Wintersemester
Studiengebühren
Kostenfrei
Sprache
Englisch

Überblick

Der englischsprachige Masterstudiengang Computational Materials Science an der TU Bergakademie Freiberg verknüpft werkstoffwissenschaftliche Fachkenntnisse mit modernen informatischen Werkzeugen. Im sächsischen Freiberg lernen Studierende, neuartige Hochleistungsmaterialien mithilfe von Simulationen, Datenverarbeitung und Programmierung zu erforschen und zu gestalten. Das Studium überzeugt durch sehr kleine Lerngruppen, ein hervorragendes Betreuungsverhältnis und eine starke Forschungsorientierung.

MaterialsimulationMaschinelles LernenFinite Elemente MethodeMolekulardynamikData MiningComputermechanikDigitale BildanalyseDatenverarbeitung

Studieninhalte

Wie lassen sich neuartige Hightech-Materialien mithilfe moderner Informatik- und Simulationsmethoden über verschiedene Längenskalen hinweg verstehen, erforschen und gezielt gestalten?

Über den Studiengang

Der englischsprachige Masterstudiengang Computational Materials Science (CMS) an der TU Bergakademie Freiberg verbindet natur- und werkstoffwissenschaftliche Erkenntnisse mit modernen Programmierungs-, Simulations- und Datenanalysetechniken. Studierende lernen, das Verhalten von Materialien von der atomaren Ebene bis hin zu großtechnischen Strukturen mathematisch zu modellieren und computergestützt zu lösen. Das viersemestrige Studium bereitet gezielt auf eine interdisziplinäre Karriere an der Schnittstelle von Ingenieurwissenschaften, Materialwissenschaften und Informatik vor.

Studieninhalte & Module

Neben einem intensiven Einführungsseminar zur wissenschaftlichen Programmierung vermittelt der Studiengang theoretische Hintergründe und praktische Anwendungen folgender numerischer Methoden und Themenfelder:

  • Lineare und nichtlineare Finite-Elemente-Methoden (FEM)
  • Molekulare Statik und Molekulare Dynamik (MS/MD)
  • Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) in der datengetriebenen Materialwissenschaft
  • Phasenfeld-Methoden (PFM)
  • Statistische Analysemethoden und digitale Bildanalyse/Korrelation
  • Monte-Carlo-Methoden (MC) und Zellulare Automaten (CA)
  • Fortgeschrittene Themen des Computational Engineering, der Mechanik und des Data Mining

Berufsperspektiven

Absolventinnen und Absolventen werden zu Schlüsselfiguren in der industriellen und wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung. Sie gestalten das Design, die Verarbeitung und die Anwendung von Hightech-Materialien mit überlegenen mechanischen, thermodynamischen und elektronischen Eigenschaften. Relevante Berufsfelder finden sich in der Automobilindustrie, Metallurgie, Mikroelektronik, Werkstoffherstellung sowie in der Verfahrens- oder Sicherheitsbewertung.

Besonderheiten

Der Studiengang zeichnet sich durch kleine Klassen und ein außergewöhnliches Betreuungsverhältnis zwischen Lehrkräften und Studierenden aus, was einen intensiven Austausch ermöglicht. Die Studierenden – die zu den besten 5 % ihres Jahrgangs gehören – profitieren von der Verknüpfung theoretischer Konzepte mit modernsten Forschungsanwendungen sowie dem direkten Austausch mit Wissenschaftler:innen und Industriepartnern in speziellen Forschungsseminaren.

Zulassung & Voraussetzungen

✓ Ohne NC

Keine Zulassungsbeschränkung, ohne NC

Bewerbung & Fristen

Studienbeginn: nur Wintersemester

📅 Sommersemester

Einschreibung01.07.2026 – 15.03.2027
Bewerbung (NC)01.07.2026 – 15.03.2027
EU-Ausländerbis 15.10.2025
Nicht-EU-Ausländerbis 15.10.2025

📅 Wintersemester

Einschreibung01.04.2026 – 15.09.2026
Hochschulwechsler01.04.2026 – 15.09.2026
Bewerbung (NC)01.04.2026 – 15.09.2026
EU-Ausländerbis 15.04.2027
Nicht-EU-Ausländerbis 15.04.2027

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