Entwicklung Bibliothek Zur Source-generierung in

vor 5 Monaten


Stuttgart, Deutschland Fraunhofer-Gesellschaft Vollzeit

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

**Ausschreibung für die Fachrichtung wie z. B.**:Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Maschinenbau, Mechatronik oder vergleichbare.

Die Abteilung „Roboter
- und Assistenzsysteme“ gestaltet Automatisierungslösungen für industrielle Anwendungen. Der „Griff-in-die-Kiste“ gilt seit Jahren als Königsdisziplin in der Robotik und steht für die Vereinzelung von chaotisch gelagerten Werkstücken mit Robotern. Die am Fraunhofer IPA entwickelte und mehrfach industriell eingesetzte Software „Bin Picking 3D - bp3“ ermittelt die Objektlage unter Verwendung von CAD-Modellen und 3D-Sensorinformationen, identifiziert geeignete Greifpunkte und generiert kollisionsfreie Pfade zur Entnahme und definierten Ablage von Bauteilen.
Die integrierten KI-basierten Funktionen werden anhand simulativ generierter künstlicher Daten trainiert. Zur Reduzierung der benötigten Trainingsdaten, Verkürzung der Trainingszeit und Optimierung der Performance wurden hierfür bereits Instanz-basierte Transfer Learning Ansätze umgesetzt. Dies bedeutet, dass neben den eigentlichen zu greifenden Objekten zusätzliche ähnliche im Training verwendet werden.
Die Aufgabe ist nun eine Bibliothek von Daten basierten auf repräsentativen Objekten ("Sources") für einen produktreifen Einsatz zu realisieren. Hierbei sind zwei Szenarien zu beachten. Zum einen soll das trainieren von beliebigen unbekannten Objekten in kleiner Stückzahl abgedeckt werden und zum anderem das trainieren von geometrische ähnlichen Objekten in einer sehr hohen Stückzahl. Die Ergebnisse sollen mit den vorhandenen Algorithmen kombiniert werden und in einer realen Zelle überprüft werden.

**Was Sie bei uns tun**
- Einarbeitung und Recherche zu den Themen Transfer Learning und Bin Picking
- Literatur-Recherche zum aktuellen Stand von Transfer Learning Algorithmen
- Definition für Kriterien von repräsentativen Objekten
- Ausarbeitung einer Strategie zum Umgang mit den beschriebenen Szenarien
- Übersetzung der Strategie in Funktion/Algorithmen der Bibliothek
- Ausarbeitung von repräsentativen Objekten
- Testen der Bibliothek

**Was Sie mitbringen**
- Studium im Bereich Automatisierungstechnik, Informatik, Kybernetik, Mechatronik, Maschinenbau oder vergleichbares Ingenieursstudium
- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
- Sehr gute Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens
- Sicherer Umgang mit CAD-Programmen; idealerweise Solid Works
- Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Programme und Systeme
- Strukturiertes und selbstständiges Arbeiten
- Sehr gute Englischkenntnisse

**Was Sie erwarten können**
- Praktische Erfahrungen bei der selbständigen Lösung von industrierelevanten Problemen
- Möglichkeit zur Mitarbeit in einem relevanten Umfeld für Industrie und Forschung
- Flexibilität in der Wahl der Arbeitszeit und des Arbeitsortes für eine gute Integration in das Studium
- Mitarbeit in einem engagierten und interdisziplinären Team
- Ein offenes und kollegiales Arbeitsumfeld

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

**Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen**

Frau Lisa Bauer
Recruiting
Tel. +49 711 970-3681

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

Kennziffer: 67658 Bewerbungsfrist:



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