Masterarbeit: 3D-Erklärbarkeit auf Objektebene in SONAR-Punktwolkendaten(m/w/d)

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI); Oldenburg; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz sucht einen Masterstudenten zur Untersuchung von Erklärbarkeiten in 3D-Punktwolkendaten. Die Position erfordert Kenntnisse in Computer Vision und Deep Learning, um Modelle zu interpretieren und ihre Entscheidungen verständlich zu machen.

Qualifikationen

• Derzeit im Masterstudium eingeschrieben.
• Hintergrund in Computer Vision, Robotik, Informatik oder ähnlich.
• Erfahrung in Python.

Aufgaben

• Untersuchung der Erklärbarkeit in 3D-Punktwolkendaten.
• Bewertung der Wirksamkeit von Klassifikatoren in realistischen Unterwasserszenarien.

Kenntnisse

Computer Vision

Deep Learning

Teamfähigkeit

Kommunikation

Ausbildung

Masterstudium

Tools

PyTorch

Numpy

OpenCV

Jobbeschreibung

Diese Arbeit untersucht die Erklärbarkeit auf Objektebene in 3D-Punktwolkendaten und konzentriert sich dabei auf Erkennungen durch Deep-Learning-Modelle. Ziel ist es, den Entscheidungsprozess von 3D-Klassifikatoren, die auf SONAR-Daten angewendet werden, zu interpretieren und zu visualisieren, um das Vertrauen und die Transparenz in KI-Systeme zu verbessern. Die anfängliche Arbeit wird sich zunächst auf störungsbasierte Methoden wie Point Dropping konzentrieren, um Schlüsselregionen oder Merkmale zu identifizieren und zuzuordnen, die die Modellvorhersagen beeinflussen. Die Wirksamkeit dieser Ansätze wird in realistischen Unterwasserszenarien bewertet, um ihre Interpretierbarkeit zu beurteilen.

Punktwolken-Klassifikatoren wie PointNet++ und PointTransformer werden häufig für die Klassifizierung von 3D-Objekten verwendet, aber es handelt sich dabei um Black-Box-Modelle, die keine Erklärung für ihre Ergebnisse liefern. In Bereichen, in denen viel auf dem Spiel steht, wie z. B. im Unterwasserbereich, ist es entscheidend die KI-Vorhersagen zu überprüfen und zu verstehen, um Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Die zugrunde liegende Forschungsfrage lautet: Wie kann die Erklärbarkeit auf Objektebene für 3D-Klassifikatoren, die auf SONAR-Punktwolkendaten angewendet werden, effektiv umgesetzt werden?

Unsere Anforderungen

• Derzeit im Masterstudium eingeschrieben
• Hintergrund in Computer Vision, Robotik, Informatik oder ähnlichem
• Grundlegendes Verständnis von 2D und 3D Computer Vision, sowie Deep Learning
• Erfahrung in Python
• Vertraut mit CV- und ML-Tools (PyTorch, Numpy, OpenCV)
• Gute Kommunikations- und Teamfähigkeit
  
  

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe Ihres frühestmöglichen Eintrittstermins.

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Das DFKI verbindet wissenschaftliche Spitzenleistung und wirtschaftsnahe Wertschöpfung mit gesellschaftlicher Wertschätzung. Das DFKI forscht seit über 35 Jahren an KI für den Menschen und orientiert sich an gesellschaftlicher Relevanz und wissenschaftlicher Exzellenz in den entscheidenden zukunftsorientierten Forschungs- und Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten „Centers of Excellence“.

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber und Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Das DFKI beabsichtigt, den Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich zu erhöhen und fordert deshalb Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.