Das Institut für Robotik und Mechatronik entwickelt Roboter, die es Menschen ermöglichen, wirkungsvoller, effektiver und sicherer mit der Umwelt zu interagieren. Die Roboter sollen in Umgebungen wirken, die für Menschen unzugänglich oder gefährlich sind, den Menschen aber auch während der Arbeit und im alltäglichen Leben unterstützen und entlasten.
Das erwartet dich
Die Abteilung Kognitive Robotik ist eng mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) verbunden. Schließlich werden Roboter gebaut, um etwas zu tun - und damit sie wissen, was sie tun sollen und wie, brauchen sie ein gewisses Maß an Intelligenz. Jeder Roboter, mit dem wir arbeiten, sollte seine Aufgaben so effizient und zielgerichtet wie möglich lösen. Zu diesem Zweck arbeitet die Abteilung an verschiedenen wichtigen KI-Themen.
Deine Aufgaben
- Erstellung einer Übersicht über Methoden des maschinellen Lernens, die für das Lernen anhand von 3D-Netz und Punktwolkendaten geeignet sind
- sich mit dem bestehenden Geometrie-/Trajektoriengenerator und dem Datensatz, sowie der zugrunde liegenden Problemstellung vertraut machen
- Vorverarbeitung und ggf. Erweiterung eines Generators bzw. des Datensatzes aus Netzen und Planungslösungen
- Entwerfung und Implementierung einer Lernpipeline, die Geometrie auf Verarbeitungsstrategien abbildet
- Training, Bewertung und Vergleich der gelernten Modelle mit bestehenden Planungslösungen
Das bringst du mit
- gute Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrungen mit einem Deep-Learning-Framework (z. B. PyTorch oder TensorFlow)
- grundlegendes Verständnis von Machine Learning/Deep Learning, sowie erste Erfahrungen mit 3D-Daten (Punktwolken, Netzmodelle)
- Vertrautheit mit triangulierten Netzmodellen (STL, OBJ) für die Arbeit mit einem Datensatz
- selbstständiges Arbeiten und ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten
Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Eingruppierung bis Entgeltgruppe 5 TVöD.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5901) beantwortet dir gerne:
Dr. Freek Stulp
Tel.: +49 8153 28 1848