Der Exzellenzcluster "Science of Intelligence (SCIoI)" ist ein hochgradig interdisziplinäres, in Berlin ansässiges Forschungszentrum, das sowohl biologische als auch künstliche Intelligenz in einer ethisch verantwortlichen Weise erforscht. Das Zentrum beherbergt Forscher*innen aus vielen Disziplinen, darunter Psychologie, Neurowissenschaften, Verhaltensbiologie, Robotik, Vision, ML, Kontrolle und KI. Diese Stelle ist Teil dieses Exzellenzclusters.

Kennziffer: IV-662/22 (besetzbar ab 01.05.2023 / befristet bis 30.04.2026)

Bewerbungsfristende: 24.11.2022

Aufgabenbeschreibung:

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Lernmethoden für das Lösen komplexer Probleme bei Robotern. Als Benchmark-Problem dienen dabei mechanische Puzzles, bei denen Komponenten in der richtigen Reihenfolge betätigt werden müssen, um das Puzzle zu lösen. Wir lassen uns von Kakadus inspirieren, die die gleichen mechanischen Rätsel lösen können. Die Vögel lernen robuste Problemlösungsstrategien aufgrund von sehr wenigen Daten. Wir arbeiten mit Verhaltensbiologen zusammen, um die zugrundeliegenden Prinzipien zu verstehen, die im Verhalten der Vögel zum Tragen kommen. Das Projekt macht sich diese Prinzipien zunutze, um sie als induktiven Bias für das Lernen von Robotern zu verwenden. Das Projekt wird somit neue, innovative, biologisch inspirierte Lernmethoden
hervorbringen, um komplexes, allgemeines und robustes Roboterverhalten zu erzeugen. Es werden Beiträge zur Robotik, zum maschinellen Lernen und zur Verhaltensbiologie erwartet.
Möglichkeit zur Promotion.

Erwartete Qualifikationen:

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder einer verwandten Disziplin Wissenschaftliche
• Erfahrung in Robotik, maschinellem Lernen, Computer Vision und/oder Regelung
• Interesse an interdisziplinärer Forschung im Rahmen des Exzellenzclusters “Science of Intelligence”
• Ausgezeichnete Kenntnisse in Software Engineering und Programmiererfahrung in Python and C++
• Ausgezeichnete schriftliche und verbale Fähigkeiten in Englisch

Bewerbungsunterlagen:

Vorzugsweise, unter Angabe des Keys SClol-C5-49 über das Portal scienceofintelligence.de/jobs

Motivationsschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse (für BSc und MSc), Kopien der Abschlusszeugnisse (BSc, MSc, PhD, falls zutreffend), Nachweis von Englischkenntnissen, Abstracts der Bachelor-, Master- und (falls zutreffend) Doktorarbeit, Publikationsliste und ein ausgewähltes Manuskript (falls zutreffend). Weiter bitten wir um die Nennung zweier Referenzen und die Einreichung von Dokumenten, die die Kandidat*innen für die Beurteilung ihrer Kompetenzen für hilfreich erachten.

Die Ausschreibung finden Sie auch hier.

Wir - das Robotics and Biology Laboratory - sind auf der Suche nach enthusiastischen Studenten, die uns helfen, die Fähigkeiten unserer Roboterplattformen zu verbessern. Wir bieten ein flexibles, kollaboratives Arbeitsumfeld und die Möglichkeit, zu lernen und wertvolle Erfahrungen in einem breiten Spektrum von roboterbezogenen Themen zu sammeln. Kennziffer: 3434T94/21 (Nur für Studierende von Berliner Hochschulen; Dauerausschreibung: mehrere Stellen, Einstellungen in der Regel zum 01.01., 01.04., 01.07. und 01.10.) Aufgabenbeschreibung:

• Konstruktion weicher Roboterhände
• Durchführung von Robotik-Experimenten
• Entwicklung und Testen von Software (Wahrnehmung, Planung, Regelung)
• Bauen und Testen von integrierten Schaltkreisen
• Unterstützung in der Lehre

Erwartete Qualifikationen:

• Exzellente Programmierkenntnisse (C++ und/oder Python)
• Kenntnisse von Linux-Anwendungen
• hervorragende Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Von Vorteil:

• Grundlegende Robotik-Kenntnisse (wie Kinematik, Dynamik, Planung, probabilistische Methoden etc.)
• Kenntnisse in Computer Vision (Umgang mit RGB- und RGBDKameras)
• Kenntnisse von Machine Learning-Algorithmen

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer 3434T94/21 mit folgenden Unterlagen: Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung, Notenspiegel und weitere unterstützende Dokumente (zusammengefasst in einer pdf-Datei, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Oliver Brock robotics@robotics.tu-berlin.de