Thesis: Spiking Neural Networks für die Bewegungsplanung in Menschenmengen

Stelle frei: Ab sofort

Beschreibung

— Gestalte die Zukunft mit uns
als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Spiking Neural Networks für die Bewegungsplanung in Menschenmengen mit Reinforcement Learning
Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort

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 sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift.Was wir Dir bieten
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