Stud. Hilfskraft - Kontaktbehaftete Aufgaben in der Simulation mittels Generative AI/FM/RL

• Aufbau und Konfiguration physikbasierter Simulationsumgebungen (z. B. verschiedene Simulatoren und Robotermodelle)
• Modellierung und Implementierung kontaktreicher Handhabungs- und Montageoperationen in der Simulation
• Erforschung generativer KI-Ansätze zur automatischen Generierung von Sequenzen von Fertigkeiten für Montageaufgaben
• Untersuchung modernster Foundation-Modelle zur Modellierung und Generalisierung von Montageoperationen
• Entwurf und Training RL-basierter Ansätze zum Lernen von Montageprozessen und dazugehörigen Richtlinien
• Dokumentation und Präsentation der entwickelten Methoden und Ergebnisse, * Spitzentechnologie im Bereich der Roboter-Manipulatoren
• Praktische Arbeit mit unseren Robotern in Stuttgart
• Verantwortung und Freiheit, eigene Ideen umzusetzen
• Zusammenarbeit mit den besten Studierenden ihres Fachgebiets

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Maschinenbau, Mechatronik, Regelungstechnik, Softwaredesign, Softwareengineering, technische Informatik, Robotik, Autonome Systeme oder vergleichbare.

Kontaktintensive Montageaufgaben beinhalten oft komplexe physikalische Wechselwirkungen und eine hohe Empfindlichkeit gegenüber Parametereinstellungen. Bei einer großen Anzahl von Produktvarianten ist es nicht praktikabel, Prozessparameter für jede mögliche Variante manuell abzustimmen oder zu validieren, was Skalierbarkeit und Flexibilität in industriellen Anwendungen einschränkt., * Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität in Robotik, Informatik, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Fachgebiet

• (Erforderlich) Praktische Erfahrung in der Modellierung kontaktreicher Interaktionen mit Robotik-Simulationsumgebungen wie Isaac Sim, MuJoCo oder Bullet
• (Erforderlich) Praktische Erfahrung im Umgang mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Generierungspipelines, insbesondere im Zusammenhang mit Large Language Models (LLMs)
• Erfahrung mit Roboter-Manipulatoren ist von Vorteil
• Gute Programmierkenntnisse in Python, C++ und Erfahrung mit ROS (Robot Operating System)
• Erfahrung mit Frameworks des Maschinellen Lernens, insbesondere PyTorch und Reinforcement-Learning-Methoden
• Fließende Englischkenntnisse

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft - genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.