Doktorand*in Verteilte Generative KI für die Robotik

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Das neugegründete Zentrum für angewandte Künstliche Intelligenz Duisburg (ZaKI.D) will mit zukunftsträchtigen KI-Technologien die regionale Wirtschaft bei der Transformation in Duisburg und in den angrenzenden Regionen unterstützen. Technologischer Schwerpunkt des ZaKI.D bildet die eingebettete Künstliche Intelligenz auf ressourcenbeschränkten Geräten wie z.B. Sensoren, Smart Devices oder Robotern. Damit wollen wir diese sicherer und intelligenter machen, Fertigungsprozesse optimieren, die Qualität von Produkten erhöhen und den ökologischen Fußabdruck minimieren.

Verteilte Generative Künstliche Intelligenz (KI) stellt einen innovativen Ansatz dar, bei dem das Prinzip des Federated Learning genutzt wird, um das parallele Lernen von Roboter-Skills zu beschleunigen. Diese Methode ermöglicht eine dezentrale Datenverarbeitung, bei der KI-Modelle direkt auf den Geräten oder in einer großen Anzahl von Simulationen trainiert werden, ohne dass sensible Daten zentral gespeichert werden müssen. Im Ergebnis wird die autonome Handlungsfähigkeit von Robotern verbessert und ihre Interaktion mit der Umgebung optimiert. Ziel der Promotionsarbeit ist die Erforschung der zugrundeliegenden Methodik und Algorithmik, die Entwicklung neuer Methoden sowie deren Analyse und Bewertung. Die entwickelten Methoden sollen durch Implementierung eines Frameworks für verteiltes Generatives KI-Training, das die Integration und Kooperation verschiedener Roboter in einem Netzwerk ermöglicht, im Rahmen von konkreten Umsetzungsprojekten mit Kunden im ZaKI.D evaluiert werden.

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