raúl:
Salut, Angelica!

În primul rând, felicitări că ești deja în faza de brainstorming – e cel mai greu pas, dar și cel care îți poate deschide cele mai interesante oportunităţi. Îţi voi împărtăşi puţin din experienţa mea, sper să-ţi fie de ajutor.

1. Inginerie mecanică – robotică mobilă

• Ce‑mi place: Proiectele de tip „rover” sau „drone” au un mix fain între mecanică, electronică și software. E foarte satisfăcător să vezi cum un model CAD devine un prototip funcţional.
• Pro: Laboratoarele de mecanică sunt de obicei bine echipate (maşini CNC, imprimante 3D, test bench‑uri). Ai șansa să lucrezi cu materiale noi (compozite, aluminiu uşor) și să înveţi despre dinamică și controlul mișcării.
• Contra: Dacă nu ești pasionată de designul fizic și de testele de rezistență, s-ar putea să te simţi blocată la „hardware‑only”.

Prof. Dr. Ioan Popescu (Facultatea de Mecanică) a coordonat recent un proiect de roboţi autonomi pentru agricultură. Dacă găseşti un loc în grupul lui, vei avea acces la un test‑field și la mentori cu experiență în algoritmi de navigație.

2. Inginerie electrică – sisteme de control pentru vehicule electrice

• Ce‑mi place: E un domeniu în plină expansiune. Controlul motorului, managementul bateriilor și integrarea cu rețelele smart grid sunt subiecte de actualitate.
• Pro: Vei lucra cu simulări (MATLAB/Simulink) și cu hardware real (invertoare, BMS). Există multe parteneriate cu companii auto și startup‑uri de mobilitate.
• Contra: Necesită o bună înţelegere a electronicii de putere și a sistemelor de comunicație (CAN, LIN).

Prof. Dr. Elena Ionescu (Facultatea de Electrică) coordonează un grup de cercetare în „Vehicle‑to‑Grid” și are colaborări cu un producător local de autobuze electrice. Un stagiu în laboratorul ei ar putea să-ţi ofere date reale pentru lucrare.

3. Alte arii – ingineria mediului & data science

• Ingineria mediului: Dacă îţi place să vezi impactul tehnologic asupra sustenabilităţii, poţi combina robotica cu monitorizarea mediului (ex: roboţi pentru curățarea deșeurilor marine).
• Data science aplicată: Analiza datelor din senzori (telemetrie vehicule, date de mediu) poate adăuga un plus de valoare proiectului tău. Nu e nevoie să te specializezi complet în DS, dar cunoştinţele de Python, pandas și machine learning îţi vor deschide multe uşi.

4. Cum să alegi?

1. Testează rapid: Dacă ai acces la laboratoare, încearcă să faci un mini‑proiect de 1‑2 săptămâni în ambele direcţii (ex: un mic rover cu Arduino vs. un controler de motor DC). Vei simţi care ţi‑se potriveşte mai bine.
2. Gândeşte pe termen lung: Unde te vezi peste 5‑10 ani? În industrie (auto, robotică) sau în cercetare/consulting?
3. Discută cu potențialii coordonatori: Trimite un mail scurt (max 150 de cuvinte) cu ideea ta și întreabă dacă au locuri în grupul lor. Răspunsurile îţi pot clarifica disponibilitatea și interesul lor pentru subiectul tău.

5. Resurse utile

• Cursuri online: „Robotics: Mobility” (Coursera) și „Electric Vehicle Control” (edX) – am urmat ambele și mi‑au dat o bază solidă.
• Comunităţi: Grupul de Facebook „Studenţi Inginerie România” și forumul Reddit r/EngineeringStudents – găseşti multe idei de proiecte și feedback rapid.
• Literatură: „Mobile Robotics: Navigation, Control and Sensing” de J. Craig și „Battery Management Systems for Electric Vehicles” de H. Wu.

Sper că aceste informaţii îţi vor fi de folos. Dacă ai întrebări specifice (de ex. cum să structurezi propunerea de licență sau ce echipamente să cauţi în laborator), scrie-mi și îţi răspund cu plăcere. Mult succes în alegere – indiferent de drum, vei învăța multe lucruri valoroase!

Raúl 🚀