Аспирант Распределенный генеративный ИИ для робототехники

В настоящее время Fraunhofer-Gesellschaft управляет 76 институтами и исследовательскими институтами в Германии и является одной из ведущих организаций для прикладных исследований. Около 32 000 сотрудников разрабатывают ежегодный объем исследований в размере 3,4 млрд евро. Недавно созданный Центр прикладного искусственного интеллекта Дуйсбурга (ZaKI.D) направлен на поддержку региональной экономики в трансформации Дуйсбурга и прилегающих регионов с перспективными технологиями ИИ. Технический фокус ZaKI. D - это встроенный искусственный интеллект на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как датчики, интеллектуальные устройства или роботы. Мы хотим сделать их более безопасными и умными, оптимизировать производственные процессы, повысить качество продукции и минимизировать экологический след. Распределенный генеративный искусственный интеллект (ИИ) - это инновационный подход, в котором принцип федеративного обучения используется для ускорения параллельного обучения роботизированным навыкам. Этот метод обеспечивает децентрализованную обработку данных, при которой модели ИИ обучаются непосредственно на устройствах или в большом количестве симуляций, без необходимости централизованного хранения конфиденциальных данных. В результате повышается автономность действий роботов и оптимизируется их взаимодействие с окружающей средой. Целью докторской диссертации является исследование основной методологии и алгоритмов, разработка новых методов и их анализ и оценка. Разработанные методы должны быть оценены путем внедрения основы для распределенного общего обучения ИИ, которая обеспечивает интеграцию и сотрудничество различных роботов в сети в рамках конкретных проектов реализации с клиентами в ZaKI.D.

Прежде всего, посмотрите на состояние науки и разработайте теоретические основы федеративного обучения, распределенного генеративного ИИ и обучения с подкреплением. На основе существующих библиотек и фреймворков (например, ROS, ROS2) вы создадите среду моделирования для процессов обучения и оценки распределенных моделей. Используя конкретные вопросы в области производства с роботами, вы разрабатываете, внедряете и оцениваете новые методы в области распределенного искусственного интеллекта (например, для генерации траекторий, роботизированных манипуляций). В тесном сотрудничестве с другими сотрудниками ZaKI.D вы внедряете методы в распределенную общую структуру ИИ, которую вы используете на практике в рамках ZaKI. Реализация проектов для промышленных заказчиков. Вы будете публиковать результаты своей экспериментальной работы в качестве научных публикаций и представлять их на международных конференциях и в проектных встречах с внешними партнерами. Кроме того, вы будете контролировать студентов и научных помощников, а также бакалавриата и магистерской диссертации.

Высоко завершенные исследования (M.Sc. или Uni-Diplom) в области информатики, математики, физики, электротехники, машиностроения или сопоставимого технического / естественнонаучного курса Углубленное ноу-хау (в идеале в виде магистерской или дипломной диссертации) в области искусственного интеллекта с акцентом на обучение с подкреплением, общий ИИ или в области технологий управления для робототехники Знание языка программирования Python и соответствующих инструментов/фреймворков, таких как PyTorch, Scikit-Learn, ROS/ROS2 или тому подобное. Систематический и независимый способ работы в сочетании с творчеством, практическим менталитетом и безопасностью общения на немецком и / или английском языках.

Докторантура по прикладной теме в течение 3 лет. Вы можете получить доступ ко всем чистым комнатам и лабораториям института для своей практической работы. Обязательства по обучению не будут переданы вам. Докторская степень присуждается Университетом Дуйсбург-Эссен. В период продвижения вы будете поддерживаться сопутствующими предложениями. Например, вы можете воспользоваться регулярным обучением докторантов, дополнительной поддержкой со стороны вашего учреждения-внутреннего опекуна, а также полугодовой докторской лекцией перед нашим докторантом / пациентом с прямой обратной связью. Кроме того, вы научитесь безопасно применять профессиональные методы управления проектами во время докторской диссертации и поддерживать приобретение проекта. Если диссертация подается в срок, то вариантом является дальнейшее углубление научно-исследовательской работы в рамках соглашения о подключении или переход на другие направления. Полный рабочий день в качестве аспиранта с половиной вознаграждения предлагает 50% времени для вашей докторской степени и 50% для сотрудничества в исследовательских проектах в качестве научного помощника. Гибкие рабочие часы (время руководства с интегрированным основным рабочим временем в основном 9:30-15:00, пятница 9:30-13:00) и мобильная работа до двух дней для лучшего согласования работы и частной жизни Профессиональная пенсия (VBL) и грант на работу в Германии Очень хороший транспорт с общественным транспортом / автомобилем, а также бесплатная парковка и крытая парковка для велосипедов для сотрудников Поддержка семейной и профессиональной совместимости: Mit-Kind-Office, Kindernotpflege und Beratungs zu Homecare-Eldercare и т. Д. В сотрудничестве с семейной службой Pme Корпоративные преимущества: предложения от известных производителей и брендов JOBV1_EN