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93 Stellenangebote zu
Elektrotechnik, Elektronik Maschinenbau Informatik Studien- und Abschlussarbeiten

  • Deep Reinforcement Learning für die simulationsbasierte Montage - Studien-/Abschlussarbeit

    16.02.2021 Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
  • Automatisierte Roboterofflineprogrammierung: Entwicklung und Implementierung von Demontageprogrammbausteinen - Abschluss-, Studienarbeit

    09.04.2021 Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
  • Masterarbeit im Bereich der Analyse von Stromverteilnetzstrukturen

    07.04.2021 Fraunhofer-Einrichtung für Energieinfrastruktur und Geothermie IEG Karlsruhe
  • Nummerische Simulation der Flake-Orientierung beim Tropfenaufprall auf Nasssubstrate – Parameter Studie - Studien-/Abschlussarbeit

    07.04.2021 Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
  • Bachelor-/ Master-/ Diplomarbeit zum Thema "Simulative Untersuchung von Maßnahmen zur Propagationshemmung in Lithium-Ionen Batteriemodulen"

    07.04.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/ Master-/ Diplomarbeit zum Thema "Katalysatorscreening und Untersuchung der Katalysatorstabilität in der DME-Synthese"

    06.04.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/ Master-/ Diplomarbeit zum Thema "Charakterisierung und Bewertung von Materialien zur Propagationshemmung in Lithium-Ionen Batteriemodulen"

    06.04.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/ Master-/ Diplomarbeit zum Thema "Simulation eines neuartigen Power-to-Liquid Verfahrens zur Herstellung von Dimethylether"

    06.04.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/ Master-/ Diplomarbeit zum Thema "Simulationsbasierte Untersuchung des Energiesystems eines kleinen Quartiers mit Abwärmeversorgung"

    01.04.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Kostenmodellierung von Solarmodulen"

    31.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Disaggregation of Energy Data"

    31.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Entwicklung einer Steuerung für ein System zur Herstellung von Emulsionen"

    31.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Modellierung und Regelung nasschemischer Prozesse"

    31.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Upscaling des Herstellungsprozesses von PCM-Emulsionen"

    31.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Uscaling des Herstellungsprzesses von PCM-Emulsionen"

    31.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Disaggregation of Energy Data"

    30.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Synthetische Kraftstoffe in einer dynamischen Katalysatormodellierung"

    29.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Automobilproduktion der Zukunft, Implementierung und Visualisierung von Smarten Services - Studien-/Abschlussarbeit in der ARENA 2036

    26.03.2021 Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
  • Master thesis in the field of sensor fusion and machine learning for detecting harmful motions - Studien-/Abschlussarbeit

    25.03.2021 Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
  • Abfahren und Bewertung von realen Energiespeicherbetriebsstrategien eines Industriepartners mithilfe eines Labordemonstrators - Studien-/Abschlussarbeit

    25.03.2021 Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Stuttgart
  • Masterarbeit zum Thema "nachhaltige Katalytische Prozesse und Katalysatoren"

    24.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "3D-Simulation von PEM-Brennstoffzellen"

    23.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Simulation von PEM-Brennstoffzellen-Systemen"

    23.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Entwicklung von Prognosealgorithmen zur elektrischen Lastprognose"

    23.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Image Recognition in Energy"

    23.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
  • Bachelor-/Master-/Diplomarbeit zum Thema "Datamining von Energiedaten"

    23.03.2021 Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme Freiburg
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Deep Reinforcement Learning für die simulationsbasierte Montage - Studien-/Abschlussarbeit

Veröffentlicht am
16.02.2021
Teilzeit-Stelle
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Zum Arbeitgeberprofil
Stuttgart
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
WIR BEI FRAUNHOFER BIETEN IHNEN AB SOFORT EINE SPANNENDE TÄTIGKEIT IM BEREICH

Deep Reinforcement Learning für die simulationsbasierte Montage - Studien-/Abschlussarbeit

Kennziffer IPA-2021-68


Studiengang z.B.:
Automatisierungstechnik; Elektrotechnik; Informatik; Kybernetik; Maschinenbau; Mechatronik; Softwareengineering; technische Informatik

Die Roboterprogrammierung in der Montageautomatisierung ist eine komplexe und zeitintensive Aufgabe, insbesondere für Produkte in kleinen Serien. Ein neuartiger Lösungsansatz für dieses Problem ist das Training von Robotern in modernen Physiksimulationen unter Verwendung von Methoden des Machine Learning. Dabei liefern insbesondere Verfahren des Deep Reinforcement Learning vielversprechende Möglichkeiten für das Training von Montageoperationen aus der Simulation heraus. Durch die Kombination mit vordefinierten Skills für die Kraft- und Positionsregelung des Roboters kann zudem die Dauer des Trainings signifikant verkürzt werden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit soll der Montageprozess von Schalschrankklemmen für das Training definiert und anschließend erlernt werden. Als Trainingsumgebung dient die in der KI-Forschung verbreitete Physiksimulation MuJoCo. Durch kontinuierliche Evaluation der Ergebnisse, Variation der verwendeten Lernalgorithmen und anschließende Optimierung des Lernprozesses wird das Training stetig verbessert.

Aufgabenstellung im weiteren Sinne:
Teil der Arbeit ist die Definition der Lernumgebungen (gym environments) für die anschließende Verwendung mit State-of-the-art Lernalgorithmen (Stable Baselines). Zudem wird ebenfalls die Simulationsumgebung entsprechend vorbereitet und gegebenenfalls angepasst. Anschließend werden die Lernumgebungen um einfache Ansätze der Domain Randomization erweitert. Die Trainingsergebnisse werden kontinuierlich beurteilt und die Lern- bzw. Simulationsumgebungen entsprechend optimiert. Zum Abschluss der Arbeit soll der Montageprozess einfacher Schaltschrankklemmen in der Simulation vollständig erlernbar sein und mit vergleichbaren Bauteilen getestet werden.

Was Sie mitbringen

- Gute Programmierkenntnisse in Python oder C++/C
- Erfahrung mit Deep Reinforcement Learning von Vorteil
- Analytisches Denken, strukturiertes und systematisches Arbeiten
- Eigenständige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise
- Hohe Motivation und Eigeninitiative
- Sehr gute Deutsch und/oder Englisch-Kenntnisse


Was Sie erwarten können

Die Aufgabenstellung gliedert sich in die folgenden Arbeitspunkte:
- Einarbeitung in die Physiksimulation und das vorhandene Learning Framework sowie die Lernalgorithmen
- Definition und Implementierung der Lern- und Simulationsumgebungen für das Training der jeweiligen Prozessphasen
- Definition und Implementierung von Ansätzen der Domain-Randomization in die Lernumgebungen
- Training und Evaluation sowie anschließende Optimierung der Prozessausführung unter Variation der verwendeten Lernalgorithmen
(keine Angaben)

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Johanes Kienle
Recruiting
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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Stuttgart

http://www.ipa.fraunhofer.de



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