Masterarbeit / Werkstudententätigkeit im Bereich Reinforcement Learning (m/w/d)

Als Teil der Gerhard Schubert GmbH sind wir, Schubert Motion, ein junger Entwicklungsstandort im Herzen von Dresden, nahe der Technischen Universität Dresden. Wir sind dafür verantwortlich, anspruchsvolle Softwarelösungen am Rande des technisch Machbaren im Bereich Robotik, Robotersteuerung, Predictive Maintenance sowie Simulation zu entwickeln.

Reinforcement Learning (RL) ist eine alternative zur herkömmlichen Bahnplanung von Robotern, welche im Zuge des KI-Booms der letzten Jahre große Aufmerksamkeit erzielt hat. Erste Untersuchungen haben das Potential dieses Ansatzes auch für unsere Zwecke aufgezeigt. Nun gilt es die bestehenden Modelle zu erweitern und für den praktischen Einsatz anzupassen. Idealerweise werden schwierig zu modellierende Komponenten unserer Bahnplanungssoftware durch RL ergänzt.

Deine Aufgaben bei uns

Weiterentwickeln und Optimieren bestehender Reinforcement-Learning-Modelle für n-Achs-Roboter
Integrieren zusätzlicher Randbedingungen und Bewegungsszenarien in bestehende Modelle
Erarbeiten optimaler Trainingsparameter zur Verbesserung der Modellqualität
Analysieren und Vergleichen von RL-basierten Algorithmen mit klassischen Bahnplanungsverfahren
Entwickeln neuer Modellansätze zur Anwendung in unserer Motion-Software
Durchführen einer fundierten Literaturrecherche zu aktuellen Trends und Methoden

Das bringst du mit

Studium im Bereich Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar
Gute Kenntnisse in Python und Grundlagen im maschinellen Lernen
Erste Erfahrung mit Reinforcement Learning, sowie ein Grundverständnis in Robotik und Bahnplanung
Freude am Tüfteln, eine hohe Eigenmotivation und analytisches Denkvermögen zeichnen dich aus