Robert-Bosch-Campus 1, 71272 Renningen, Deutschland
Vollzeit
Robert Bosch GmbH
Bei Bosch Research treiben wir die nächste Generation von Physical AI voran – intelligente Systeme, die die reale Welt wahrnehmen, schlussfolgern und robust handeln können. Von automatisiertem Fahren bis hin zur Robotik ist es unser Ziel, KI-Technologien zu entwickeln, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch sicher, effizient und skalierbar sind. Trotz bemerkenswerter Fortschritte bei Foundation Models und End-to-End-Lernen haben heutige autonome Systeme weiterhin Schwierigkeiten, zuverlässig auf neue Situationen zu generalisieren, und benötigen häufig enorme Datenmengen sowie erhebliche Rechenressourcen. Für Bosch Produkte müssen KI-Lösungen jedoch auch unter realen Rahmenbedingungen eine starke Leistung erbringen – etwa bei begrenzter Rechenleistung, hoher Energieeffizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit.
In diesem Promotionsprojekt erforschen Sie neue Ansätze zur Entwicklung der nächsten Generation effizienter autonomer Entscheidungsfindungssysteme. Ihre Forschung verbindet Ideen aus Imitation Learning, Reinforcement Learning, großskaliger Simulation, World Models und Modellkompression, um KI-Agenten (über mehrere Ausprägungen hinweg) zu entwickeln, die sich kontinuierlich verbessern, sich an neuartige Situationen anpassen und den Transfer von der Simulation in die Realität effektiv meistern. Ein zentraler Schwerpunkt des Projekts ist die Ermöglichung ressourceneffizienter Physical AI: Sie erreichen die Zuverlässigkeit und Generalisierungsfähigkeit heutiger führender KI-Systeme und reduzieren zugleich die für den Einsatz auf realen Geräten erforderlichen Rechenanforderungen deutlich.
Wenn Sie Teil von Bosch Research werden, haben Sie die Möglichkeit, an der Schnittstelle von modernster KI-Forschung und industrieller Praxis zu arbeiten. Sie kooperieren mit führenden Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Industrie, um zukünftige intelligente Produkte und Services mitzugestalten.
PhD – Skalierbare und effiziente Reinforcement-Learning-Methoden für Physical AI (f/m/div.) (w/m/div.) • Renningen, DE
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