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

German Aerospace Center (DLR); Braunschweig; On-site; EUR 12,276 - 16,740; Full time

Job summary

Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) – Institut für Flugsystemtechnik in Braunschweig – bietet ein Internship/ Masterprove am Lehrstuhl UAVs an. Du arbeitest an der Anwendung von Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, um UAV-Koordination, Kollisionsvermeidung und kooperative Routenplanung zu erforschen.

Die Stelle kann als Praktikum oder Masterarbeit bearbeitet werden. Du bringst fortgeschrittenes Studium in Informatik/Robotik mit Python-Kenntnissen und erste Erfahrungen im Deep

Qualifications

• Fortgeschrittenes Hochschulstudium im relevanten Fach (Master)
• Kenntnisse in Python und Deep Learning
• Erste Erfahrungen mit Multi-Agent RL erforderlich
• Selbstständige Arbeitsweise und wissenschaftliche Fragestellungen

Responsibilities

• Einarbeitung in eine Multi-Agent Reinforcement Learning Trainingsumgebung
• Ggf. Erweiterungen der Trainingsumgebung um UAV-relevante Features
• Literaturrecherche zu Multi-Agent RL
• Training und Evaluation von Agenten
• Dokumentation der Ergebnisse und Mitarbeit an Veröffentlichungen

Skills

Python

Deep Learning

Multi-Agent RL

Literaturrecherche

Education

Masterabschluss in Informatik, Robotik, Luft- und Raumfahrt oder vergleichbar

Tools

OpenAI Gym

Stable Baselines3

Job description

Kennziffer: 5706

Arbeitsort: Braunschweig

Eintrittsdatum: ab sofort

Karrierestufe: Praktikum; Studien- & Abschlussarbeit

Beschäftigungsgrad: Vollzeit; Teilzeit

Dauer der Beschäftigung: nach Absprache

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

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!

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

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position

Beantwortet Dir Gerne Johann Christoph Dauer, Tel.: [phone]