Student*in (Abschlussarbeit Bachelor / Master), Studentische oder wissenschaftliche Hilfskraft zum Thema Generative KI für Autonomes Fahren: Motion Prediction Models with Transformers

Das erwartet Dich bei uns

Die Abteilung Technisch Kognitive Systeme (TKS) beschäftigt sich mit Fragestellungen rund um das Thema Autonomes Fahren, um die Mobilität von morgen zu gestalten. Ein wichtiger Aspekt hierbei ist die Untersuchung und Erprobung des Potentials neuartiger KI-Methoden.
Die Verhaltensvorhersage anderer Verkehrsteilnehmer ist essentiell für sicheres autonomes Fahren. Durch präzise Vorhersagen von Bewegungen und Absichten von Fahrzeugen, Radfahrern und Fußgängern können autonome Systeme Risiken frühzeitig erkennen und sicher reagieren. Dies ermöglicht eine effektive Navigation in komplexen Verkehrssituationen, reduziert Kollisionsrisiken und optimiert den Verkehrsfluss. Moderne Vorhersagemodelle berücksichtigen dabei die Variabilität menschlichen Verhaltens, was das Vertrauen und die Sicherheit autonomer Systeme steigert.

• Du arbeitest an der Entwicklung von sicherheitskritischen neuronalen Netzmodellen mit.
• Du arbeitest Dich in die Literatur und die Grundlagen zu Transformer-basierten Motion-Prediction-Modellen ein, mit besonderem Fokus auf multimodale und generative Ansätze wie Motion Transformers und deren Anwendung im autonomen Fahren.
• Du erforschst Möglichkeiten zur Integration von geometrischem Vorwissen und sozialen Interaktionen in die Prädiktion von Fahrzeugtrajektorien, um die Genauigkeit und Robustheit der Modelle zu verbessern.
• Du untersuchst die Erweiterung bestehender Modelle durch Konditionierungsmethoden, um eine gezielte Einbringung von Kontextinformationen wie Straßenelementen, Verkehrsdynamik und Agenteninteraktionen zu ermöglichen.
• Du implementierst und trainierst Modelle in Python und PyTorch, wobei du moderne Frameworks wie Transformer-Encoder-Decoder-Architekturen oder Variational Autoencoders für Trajektoriengenerierung nutzt.
• Du wirkst bei der Zusammenstellung der Ergebnisse im Rahmen von technischen Demonstrationen und wissenschaftlichen Veröffentlichungen mit und evaluierst deine Modelle anhand realer Datensätze wie dem Waymo Open Dataset, nuScenes oder Argoverse.

Das bringst Du mit

• Du studierst Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einen verwandten Studiengang.
• Du hast praktische Erfahrung mit der Programmiersprache Python und dem Deep Learning Framework PyTorch.
• Du hast bereits Kenntnisse in KI-Verfahren und kennst neben grundlegenden Prinzipien auch Architekturen wie Transformers.
• Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, gewissenhafte Arbeitsweise.
• Du verfügst über sehr gute strategische und kommunikative Fähigkeiten sowie Mediensensibilität.
• Du besitzt sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Du bist motiviert und engagiert.

Was wir Dir bieten

• Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
• Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
• Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
• Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werte. Wir sind alle per "Du" und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
• Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
• Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
• Bei der Vergütung von Hilfskräften und Praktikant*innen orientieren wir uns an den Vorgaben für Hochschulen des Landes. Die Höhe ist abhängig davon, ob Du bereits einen (Studien-)Abschluss und/oder erste Berufserfahrung hast. Abschlussarbeiten können entsprechend der Vorgaben leider nicht vergütet werden.
• Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.

Hier erfährst Du mehr über unsere Benefits