Student-/in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning für UAV's (w/m/d)

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Student-/in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning für UAV's (w/m/d)

Stellenbeschreibung

Kennziffer: 5706

Arbeitsort: Braunschweig

Eintrittsdatum: ab sofort

Karrierestufe: Praktikum, Studien- & Abschlussarbeit

Beschäftigungsgrad: Teilzeit, Vollzeit

Dauer der Beschäftigung: nach Absprache

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer rund 12.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Herzlich willkommen am Institut für Flugsystemtechnik. Im Zentrum unserer Arbeit steht das Zusammenspiel von Flugzeugkonfiguration, Pilotinnen und Piloten und moderner Flugsystem-Technologie. Von der Flugdynamik bis zu unbemannten Luftfahrzeugen, von der Simulation bis zum realen Flugversuch – wir analysieren, testen und entwickeln Innovationen, die das Fliegen der Zukunft prägen.

Das erwartet dich

Wir in der Abteilung für unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) erforschen innovative Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Deep Learning, um UAVs intelligenter und sicherer zu machen. Den bemerkenswerten Erfolg von Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in vielen komplexen Aufgaben - von Brettspielen bis hin zu komplexen Computerspielen und Robotersteuerungen - wollen wir dabei gezielt auf UAVs übertragen und dessen praktische Nutzbarkeit für reale Missionen erproben.

Beispielhafte Anwendungen umfassen dabei unter anderem die Koordination von verschiedenen UAVs in einem Schwarm, die Kollisionsvermeidung von UAVs in der Nähe eines Flughafens oder auch die kooperative Routenplanung bei Search-and-Rescue Operationen. Darauf aufbauend ergeben sich viele interessante Fragestellungen, wie z.B. die Skalierbarkeit bei steigender Agentenzahl, die Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen, der Einfluss von Kommunikationsmethoden und Latenzen auf die Schwarm-Koordination, die Interoperabilität heterogener Plattformen (Multicopter, Fixed-Wing Luftfahrzeuge, …) und die Übertragbarkeit aus der Simulation in den realen Flugversuch.

In diesem Rahmen ergeben sich in unseren Forschungsprojekten viele spannende Fragestellungen, die sowohl als Praktikum als auch als Masterarbeit bearbeitet werden können – bitte gib Deine Präferenz im Bewerbungsanschreiben an. Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!

Konkret umfasst die Aufgabenstellung die folgenden Teilaufgaben, wobei die konkrete Ausgestaltung je nach Deinen Interessensgebieten und Erkenntnissen im Rahmen unserer Forschungsprojekte angepasst werden kann.

Deine Aufgaben

• Einarbeitung in eine Multi-Agent Reinforcement Learning Trainingsumgebung
• Ggf. Erweiterungen der Trainingsumgebung um für UAV relevante Features
• Literaturrecherche zu Methoden des Multi-Agent Reinforcement Learning
• Training von Multi-Agent Reinforcement Learning Agenten
• Evaluation der trainierten Agenten, inkl. ihrer Stärken und Schwächen
• Dokumentation der Ergebnisse und ggf. erste Mitarbeit an wissenschaftlichen Veröffentlichungen

Das bringst du mit

• Laufendes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Robotik, Luft- und Raumfahrt, Mathematik oder vergleichbarem (Master)
• Programmierkenntnisse (Python)
• Erste Kenntnisse in den Bereichen Deep Learning und (Multi-Agent) Reinforcement Learning
• Erste Erfahrung im Training und der Evaluation von (Multi-Agent) Reinforcement Learning sowie in der Nutzung von (Multi-Agent) Reinforcement Learning Bibliotheken
• Freude an unabhängiger, selbstständiger Arbeit und der Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5706) beantwortet dir gerne:

Johann Christoph Dauer

Tel.:

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