Stud. Assistant (m/f/d) - Learning contact-rich tasks in simulation with GenAI/Foundation models/RL

Stud. Assistant (m/f/d) - Learning contact-rich tasks in simulation with GenAI/Foundation models/RL

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer gesagt: 30.000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas bewegen. Für sich selbst, für uns und für die Märkte von heute und morgen.

Ausschreibung für Studiengänge wie: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Maschinenbau, Mechatronik, Regelungstechnik, Software-Design, Software-Engineering, Computer Engineering, Robotik, Autonome Systeme oder vergleichbar. Kontaktintensive Aufgaben in der Montage beinhalten oft komplexe physikalische Interaktionen und eine hohe Empfindlichkeit gegenüber Parametereinstellungen. Bei einer großen Anzahl von Produktvarianten ist es nicht machbar, Prozessparameter für jede mögliche Variante manuell abzustimmen oder zu validieren, was die Skalierbarkeit und Flexibilität in industriellen Anwendungen einschränkt. Simulationsumgebungen bieten einen vielversprechenden Ansatz, um diese Herausforderung zu bewältigen. Durch die genaue Modellierung der zugrunde liegenden Physik von Montagevorgängen ist es möglich, generalisierte Repräsentationen dieser Prozesse zu erlernen. NVIDIA Isaac Sim und andere Simulationsmaschinen wie MuJoCo ermöglichen hochpräzise Physiksimulationen und Sensoremulationen zur genauen Simulation dieser Montageprozesse. Reinforcement Learning (RL) und moderne Foundation-Modelle können dann genutzt werden, um Policies und prädiktive Modelle zu erlernen, die die Dynamik kontaktintensiver Interaktionen erfassen.

Be part of change

• Aufbau und Konfiguration von physikbasierten Simulationsumgebungen (z. B. verschiedene Simulatoren und Robotermodelle)
• Modellierung und Implementierung von kontaktintensiven Handhabungs- und Montagevorgängen in der Simulation
• Exploration von generativen KI-Ansätzen zur automatischen Generierung von Skill-Sequenzen für Montageaufgaben
• Untersuchung modernster Foundation-Modelle zur Modellierung und Generalisierung von Montagevorgängen
• Design und Training von RL-basierten Ansätzen zum Erlernen von Montageprozessen und Policies
• Dokumentation und Präsentation der entwickelten Methoden und Ergebnisse

What you contribute

• Aktuelle Immatrikulation an einer deutschen Hochschule in den Bereichen Robotik, Informatik, Künstliche Intelligenz oder einem verwandten Fach (Erforderlich)
• Praktische Erfahrung in der Modellierung kontaktintensiver Interaktionen mit Robotik-Simulationsumgebungen wie Isaac Sim, MuJoCo oder Bullet (Erforderlich)
• Praktische Erfahrung in der Arbeit mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Generierungspipelines, insbesondere im Kontext von Large Language Models (LLMs)
• Erfahrung mit Robotermanipulatoren ist von Vorteil
• Starke Programmierkenntnisse in Python, C++ und Erfahrung mit ROS (Robot Operating System)
• Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks, insbesondere PyTorch, und Reinforcement-Learning-Methoden
• Fließend in Englisch

What we offer

• Spitzentechnologie im Bereich der Robotermanipulatoren
• Praktische Arbeit mit unseren Robotern in Stuttgart
• Verantwortung und Freiheit bei der Umsetzung eigener Ideen
• Zusammenarbeit mit den besten Studierenden ihres Fachgebiets

Wir schätzen und fördern die Vielfalt der Fähigkeiten unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Ideologie, Behinderung, sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber mit Behinderungen arbeiten wir gemeinsam an Lösungen, die ihre Fähigkeiten bestmöglich fördern. Die Vergütung erfolgt nach dem allgemeinen Arbeitsvertrag für beschäftigte Hilfskräfte.

Mit ihrem Fokus auf die Entwicklung von Schlüsseltechnologien, die für die Zukunft entscheidend sind, und der Ermöglichung der kommerziellen Nutzung dieser Arbeit durch Wirtschaft und Industrie, spielt Fraunhofer eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Pionier und Katalysator für bahnbrechende Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz hilft Fraunhofer, die Gesellschaft heute und in der Zukunft zu gestalten.

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Fraunhofer-Institut für Fertigungs- und Automatisierungstechnik IPA