Aufgaben

The group of Robert Legenstein at the Institute of Machine Learning and Neural Computation (IML) at Graz University of Technology (Austria) is seeking a candidate for a PhD position to research advanced training strategies for neuromorphic neural networks.

The PhD student will participate in an international team in an EU-funded Doctoral Network project called MINDnet. The project consists of 15 Ph.D. students at 7 universities, one research center and two companies. The project has partners from eight different EU countries. All 15 Ph.D. projects are within the overall theme of neuromorphic computing and analog signal processing, targeting applications in the fields of communication, sensing, geolocalization, space and biomedical.

This Ph.D. project will take place at Graz University of Technology. Apart from the time at TU Graz there will be secondments of minimum 3 months at Università di Trento (IT) and Fraunhofer Heinrik Hertz Institute (DE). There will also be regular meetings with the other 14 Ph.D. students in the doctoral network, including 4 training schools and two workshops.

As a participant of the project, the PhD student will become part of a team at TU Graz with expertise in brain-inspired computing, machine learning, and neuromorphic computing. The activities within the project will benefit from synergies with other projects in the group as well as with other activities at the department. The main supervisor will be Univ.-Prof. Dr. Robert Legenstein.

Responsibilities:

The exponential surge in artificial intelligence (AI), internet traffic, and online services demands a revolutionary leap in devices, computing architecture, and integration technologies. As digital computing struggles to keep up with the growing demand, MINDnet will investigate neuromorphic computing as a promising solution to support such a demand by getting inspired by the brain’s powerful and energy-efficient processing capabilities. MINDnet aims at addressing the challenge through a holistic optimization - from individual computing devices to the overall architecture, including a focus on applications, and training methods - across multiple technological platforms - photonics, electronics, biological neurons.

The work at TU Graz will focus on the development of learning/training approaches applicable to the neuromorphic devices/systems developed in MINDnet. We will develop algorithms to train spiking and non-spiking neural network architectures implemented in photonic, optoelectronic, and electronic hardware, in particular utilizing Reservoir Computing architectures. These will be applied to different neuromorphic systems in collaboration with project partners.

The doctoral candidate (DC) is expected to travel to network partners under two secondments for a typical total duration of 2-3 months. Additionally, the DC is expected to participate in outreach activities including, but not limited to, YouTube videos, social media updates, participation in public events and campaigns, as well as dissemination to popular press.

• Develop learning/training approaches for neuromorphic devices/systems in the project MINDnet of the Marie Skłodowska-Curie program.
• Publish papers in conferences and journals
• Work toward a PhD thesis
• Collaborate with project partners
• Support organizational and administrative tasks
• Assist with project management activities

Application documents:

• A letter motivating the application (cover letter)
• Curriculum vitae
• Grade transcripts and BSc/MSc diploma (in English), including official description of grading scale

You may apply prior to obtaining your master's degree but cannot begin before having received it.

Aufnahmebedingungen

• Candidates must have a two-year master's degree (120 ECTS points) or a similar degree with an academic level equivalent to a two-year master's degree in computer science, artificial intelligence, or similar
• Be on the date of the recruitment a doctoral candidate (i.e., not in possession of a doctoral degree)
• Excellent knowledge in machine learning techniques
• Due to the mobility rules of the Marie Skłodowska-Curie program, the applicant must not have resided or carried out her/his main activity (work, studies, etc.) in Austria for more than 12 months in the 36 months immediately before the recruitment date
• Willingness to move countries for DC placement and temporary secondments

Gewünschte Qualifikation

• Excellent communication and presentation skills
• Excellent English skills
• Proficiency in coding with Python
• Experience in common machine learning frameworks (e.g. PyTorch)
  

Wir bieten

Wir bieten ein Jahresbruttogehalt auf Basis Vollzeit von mindestens € 52.865,40. Eine Überzahlung je nach Qualifikation und Erfahrung ist möglich.

Die Technische Universität Graz strebt eine Erhöhung des Frauenanteiles, insbesondere in Leitungsfunktionen und beim wissenschaftlichen Personal an und lädt deshalb qualifizierte Frauen ausdrücklich zur Bewerbung ein. Im Falle von Unterrepräsentation werden Frauen bei gleicher Qualifikation vorrangig aufgenommen.

Die Technische Universität Graz bemüht sich aktiv um Vielfalt und Chancengleichheit. Bei der Personalauswahl dürfen Personen aufgrund des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit, der Religion oder der Weltanschauung, des Alters oder der sexuellen Orientierung nicht benachteiligt werden (Antidiskriminierung).

Menschen mit Behinderung und entsprechender Qualifikation werden ausdrücklich zur Bewerbung eingeladen.

Über uns

Die TU Graz ist die traditionsreichste technisch-naturwissenschaftliche Forschungs- und Bildungsinstitution in Österreich und zählt zu einer der größten Arbeitgeber:innen der Region mit rund 4.000 Mitarbeiter:innen. In ihren fünf Stärkefeldern, den Fields of Expertise, erbringt die TU Graz internationale Spitzenleistungen und setzt auf intensive Zusammenarbeit mit anderen Forschungs- und Bildungseinrichtungen sowie mit Wirtschaft und Industrie weltweit. In der europäischen Hochschullandschaft steht die TU Graz verstärkt im Wettbewerb um die besten Köpfe und Ressourcen.

In diesem Video geben wir einen Einblick in das Arbeitsumfeld der TU Graz: HIER

Organisationseinheit

Das Institute of Machine Learning and Neural Computation wurde 1992 gegründet, um grundlegende Probleme der Informationsverarbeitung zu erforschen, wie z. B. den Entwurf von Computeralgorithmen, die Komplexität von Berechnungen und Rechenmodellen, den automatischen Wissenserwerb (maschinelles Lernen), die Komplexität von Lernalgorithmen, die Mustererkennung mit künstlichen neuronalen Netzen, die rechnerische Geometrie und die Informationsverarbeitung in biologischen neuronalen Systemen. Seine Forschung integriert Methoden aus der Mathematik, der Informatik und den Computational Neuroscience. In der Lehre ist das Institut für Kurse und Seminare zuständig, die Studierende in die grundlegenden Techniken und Ergebnisse der theoretischen Informatik einführen. Darüber hinaus bietet es fortgeschrittene Kurse, Seminare und angewandte Computerprojekte in den Bereichen Computergeometrie, Komplexitätstheorie, maschinelles Lernen und neuronale Netze an.

Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte an Robert Legenstein, robert.legenstein at tugraz.at (keine Bewerbungen).
Bitte beachten Sie, dass wir ausschließlich Bewerbungen akzeptieren, die über unser Online-Bewerbungsportal eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail oder Post werden nicht berücksichtigt.

Weitere Informationen zum MINDnet Projekt: https://cordis.europa.eu/project/id/101226674