Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Spiking Neural Networks für die Bewegungsplanung in Menschenmengen mit Reinforcement Learning

Das erwartet Dich bei uns

Intelligente hoch autonome Roboter und mobile Plattformen haben das Potenzial eine Zukunft zu gestalten, in der Menschen und Maschinen zusammen in den gleichen Umgebungen interagieren und sich frei bewegen können. Im Fokus der aktuellen Forschung werden hierfür Machine-Learning-Methoden wie Deep Reinforcement Learning (DRL) mit Artificial Neural Networks (ANN) erforscht, um eine Policy zu trainieren, die die Bewegungen des Roboters in Menschenmengen plant. Spiking Neural Networks (SNNs) sind eine einzigartige Klasse künstlicher neuronaler Netze, die durch das biologische Verhalten von Neuronen inspiriert sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, die kontinuierliche Aktivierungswerte verwenden, arbeiten SNNs mit diskreten Ereignissen, die Spikes genannt werden. Diese Spikes tragen zeitliche Informationen und werden erzeugt, wenn die kumulative Eingabe an ein Neuron einen bestimmten Schwellenwert erreicht. SNNs eignen sich ideal für Aufgaben, die eine zeitliche Verarbeitung erfordern, wie etwa in der Robotik.

• Du arbeitest Dich in bestehende DRL-Bewegungsplanungs-Methoden ein und vertiefst die Einarbeitung in SNNs und DRL.
• Du konzeptionierst eine Architektur für das Spiking Neural Network und bindest diese in DRL Algorithmen mit ein.
• Du implementierst Deinen neuen Ansatz in ein bestehendes Framework.
• Du vergleichst Deinen Ansatz mit der Architektur und Ergebnissen aus dem Paper "Socially Integrated Navigation: A Social Acting Robot with Deep Reinforcement Learning" (Flögel et al., 2024).
• Optional: Du erzeugst eine Embedded Variante der beiden Ansätze und vergleichst den Energieverbrauch.

Das bringst Du mit

• Du hast ein abgeschlossenes Bachelorstudium in der Fachrichtung Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder einem verwandten Studiengang.
• Du hast ein Grundverständnis von Machine-Learning und Reinforcement Learning
• Du hast sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Python.
• Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, gewissenhafte Arbeitsweise.
• Du besitzt sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Was wir Dir bieten

• Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
• Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
• Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
• Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werte. Wir sind alle per "Du" und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
• Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
• Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
• Bei der Vergütung von Hilfskräften und Praktikant*innen orientieren wir uns an den Vorgaben für Hochschulen des Landes. Die Höhe ist abhängig davon, ob Du bereits einen (Studien-)Abschluss und/oder erste Berufserfahrung
  hast. Abschlussarbeiten können entsprechend der Vorgaben leider nicht vergütet werden.
• Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.
• Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.

Hier erfährst Du mehr über unsere Benefits