Apprentissage des modèles du monde pour les agents autonomes avancés

CEA; Saclay; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une opportunité passionnante pour un doctorat sur l'apprentissage des modèles du monde pour les agents autonomes avancés. Ce projet vise à développer des méthodologies innovantes pour comprendre et prédire les dynamiques du monde réel, en mettant l'accent sur la conduite autonome. Les candidats travailleront sur des défis technologiques clés, contribuant à des avancées significatives dans la navigation autonome. Rejoignez un environnement de recherche dynamique à Paris-Saclay, où votre travail aura un impact direct sur l'avenir des technologies autonomes.

Qualifications

• Développer une méthodologie pour apprendre les modèles du monde.
• Étudier l'utilisation des modèles dans la conduite autonome.

Responsabilités

• Construire des modèles du monde pour des agents autonomes avancés.
• Simuler des interactions réelles pour améliorer l'interprétabilité.

Description du poste

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Apprentissage des modèles du monde pour les agents autonomes avancés

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Les modèles du monde sont des représentations internes de l'environnement externe qu'un agent peut utiliser pour interagir avec le monde réel. Ils sont essentiels pour comprendre les lois physiques qui régissent les dynamiques du monde réel, faire des prédictions et planifier des actions à long terme. Les modèles du monde peuvent être utilisés pour simuler des interactions réelles et améliorer l'interprétabilité et l'explicabilité du comportement d'un agent dans cet environnement, ce qui en fait des composants clés pour les modèles avancés d'agents autonomes.

Néanmoins, la construction d'un modèle du monde précis reste un défi. L'objectif de cette thèse de doctorat est de développer une méthodologie pour apprendre les modèles du monde et étudier leur utilisation dans le contexte de la conduite autonome, en particulier pour la prévision des mouvements et le développement d'agents autonomes pour la navigation.

Université / école doctorale

Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC)
Paris-Saclay

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2024

Personne à contacter par le candidat

RABARISOA Jaonary
[e-mail]
CEA
DRT/DIASI//LVA
CEA Saclay - Nano-INNOV
Bat 861 - PC 173 - F91191 Gif Sur Yvette Cedex
France
00169080129

Tuteur / Responsable de thèse

PHAM Quoc Cuong
[e-mail]
CEA
DRT/DIASI/SIALV/LVA
CEA SACLAY - Nano-INNOV
Bât. 861 - Point courrier 173
91191 Gif-sur-Yvette Cedex
0169082716

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