Ihre Aufgaben

Grundlagen- und anwendungsorientiere Forschung im Bereich Neuromorphic Computing und Sensing

Arbeit in einem dynamischen, internationalen, und innovativen Arbeitsumfeld mit exzellenter Ausstattung

Verwendung und Simulation von Event-Sensoren und -Daten

Implementierung, Training, und Evaluation von (Spiking) Neural Networks

Präsentation von Ergebnissen auf Projektebene und auf internationalen Konferenzen und in Journalen

Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben

Unsere Anforderungen

Abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, oder einem verwandten Fachgebiet

Fundierte Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning

Idealerweise Erfahrung mit Neuromorphic Computing und/oder Event-Kameras

Gute Programmierkenntnisse in mindestens einer etablierten Programmiersprache

Kreativität, Selbstständigkeit, Teamgeist, und eine proaktive Einstellung

Gute deutsche und englische Sprachkenntnisse

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private-Partnership (PPP) gegründet. Das DFKI verbindet wissenschaftliche Spitzenleistung und wirtschaftsnahe Wertschöpfung mit gesellschaftlicher Wertschätzung. Das DFKI forscht seit über 30 Jahren an KI für den Menschen und orientiert sich an gesellschaftlicher Relevanz und wissenschaftlicher Exzellenz in den entscheidenden zukunftsorientierten Forschungs- und Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz. In der internationalen Wissenschaftswelt zählt das DFKI zu den wichtigsten „Centers of Excellence“.

Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber und Gleichgestellte werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Das DFKI beabsichtigt, den Anteil von Frauen im Wissenschaftsbereich zu erhöhen und fordert deshalb Frauen ausdrücklich auf, sich zu bewerben.

GANs have made significant strides since their inception in 2014, demonstrating remarkable capabilities in generating realistic audio and video mixes, as well as complex geometries. However, a persistent challenge lies in ensuring the accuracy of the generated results. While the visual appeal of these results may be convincing, they often fail to faithfully represent the genuine geometric properties they aim to emulate. A pertinent example is the simulation of paper folding and crumpling, where maintaining the inherent geometric characteristics of the sheet (e.g., preventing stretching) is crucial. Although deterministic simulations of paper deformation have been developed, comprehending and replicating them often necessitate an extensive understanding of material physics, mathematics, and computer graphics. One potential approach to address this challenge involves harnessing the power of GANs or other network architectures, such as variational autoencoders, to analyze 3D geometries and generate highly accurate representations. However, several hurdles must be overcome, including operating effectively within the 3D space and establishing a robust methodology to evaluate the fidelity of the output geometries. An intriguing application of such methods for generating 3D geometries lies in their ability to rapidly generate synthetic data with exceptional accuracy. This synthesized data can then be employed for training purposes in various domains, offering a valuable resource for enhancing learning algorithms and expanding their applicability.

Tasks

• State-of-the-art review on GANs and paper simulation
• Generating paper geometries using simulation
• Use GANs to generate geometries and designing accuracy and comparison methodology
• Evaluating generated results from GANs and possible refinement strategies

Requirements

• 3D computer vision, Computer graphics, Geometric modelling
• Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)
• C++ (OpenGL, OpenCV), Python, C#

References

• Goodfellow, I., Pouget-Abadie, 2020. Generative adversarial networks. Communications of the ACM, 63(11), pp.139-144.
• Narain, R., 2013. Folding and crumpling adaptive sheets. ACM Transactions on Graphics (TOG), 32(4), pp.1-8.
• Smith, E.J. ,2017, October. Improved adversarial systems for 3d object generation and reconstruction. In Conference on Robot Learning (pp. 87-96). PMLR.
• Xiao, H., 2017. Fashion-mnist: a novel image dataset for benchmarking machine learning algorithms.
• Das, S., 2019. Dewarpnet: Single-image document unwarping with stacked 3d and 2d regression networks.

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