Stipendiat - KI for robotisering i skogbruket

About this job

Nøkkelinformasjon Stipendiat-stillingen har som mål å lære roboter å forstå skogen godt nok til å kunne navigere og bevege seg gjennom den i sanntid. Dette skal oppnås ved hjelp av maskinlæring på LiDAR-punktskyer og kamerabilder for sanntidsforståelse av skogmiljøet, og ved å utnytte denne forståelsen til lokalisering og navigasjon. En robot bygger opp et bilde av omgivelsene sine med en LiDAR-skanning om gangen. Hver enkelt skanning gir begrenset informasjon, men samlet beskriver de skogen i detalj. Tradisjonelle metoder for analyse og inferens er utviklet for å arbeide med ferdigstilte og kvalitetssikrede datasett. En robot må derimot kunne foreta estimeringer basert på ufullstendige observasjoner mens den er i bevegelse. PhD-prosjektet har som mål å tette dette gapet ved å videreutvikle maskinlæringsmodeller for segmentering og tolkning av skoglige punktskyer til sanntidsbaserte, inkrementelle estimeringssystemer. Arbeidet skal støtte navigasjon, selvlokalisering og vurdering av framkommelighet i skogsterreng. Litt om rammene for stillingen Stillingen er en treårig doktorgradsstilling med arbeidssted ved NIBIOs hovedkontor på Ås, 30 km sør for Oslo. Kandidaten vil være tatt opp på doktorgradsprogram ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU) og vil arbeide tett med instituttets feltroboter og tilhørende forskningsaktiviteter. For å være kvalifisert for stillingen kan søkeren ikke tidligere ha hatt en stipendiatstilling ved NIBIO. Søkeren kan heller ikke ha oppnådd doktorgrad eller tidligere ha innehatt en stipendiatstilling finansiert av Norges forskningsråd. Søkere som ved ansettelse ikke dokumenterer ferdigheter i norsk, svensk eller dansk på minimum nivå A2, vil få tilbud om gratis norskopplæring gjennom NIBIO. Det forventes at kandidaten oppnår norskkunnskaper på minst dette nivået i løpet av ansettelsesperioden. Stillingens hovedoppgaver Utvikle maskinlæringsarkitekturer som tolker 3D-punktskydata inkrementelt for sanntidsbruk, og som gradvis bygger opp en forståelse av skogmiljøet etter hvert som nye observasjoner blir tilgjengelige. Utforske kompakte representasjoner av skogstruktur og undersøke hvordan disse kan støtte lokalisering, gjenkjenning av steder og forståelse av omgivelsene. Tilpasse modeller til egenskapene ved sanntids sensordata, herunder sparsomme og ujevnt sampled data, bevegelsesforvrengning og delvise observasjoner. Implementere og evaluere de utviklede systemene på innebygde plattformer og på NIBIOs robotplattformer. Kvalifikasjonskrav Mastergrad eller tilsvarende femårig høyere utdanning innen datavitenskap, maskinlæring, robotikk eller et beslektet fagområde. Graden må være fullført før tiltredelse i stillingen. Kvalifikasjoner som oppfyller opptakskravene til relevant doktorgradsprogram ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU). Erfaring med implementering, tilpasning og videreutvikling av dype nevrale nettverk og andre maskinlæringsmodeller. Gode programmeringsferdigheter i Python og erfaring med moderne rammeverk for dyp læring, som for eksempel PyTorch eller TensorFlow. Gode ferdigheter i engelsk, både muntlig og skriftlig. Vilje og fysisk kapasitet til å delta i feltarbeid under varierende forhold i norske skogområder. Det er en fordel om du har Dyp læring for 3D-data og sensordata, herunder punktskyer, voxel- og sparse representasjoner, transformermodeller, segmentering og registrering. Det er særlig ønskelig med erfaring fra utvikling eller tilpasning av modellarkitekturer, utover ren anvendelse av eksisterende løsninger. Sanntidsinferens og ressursbegrensede systemer, inkludert kvantisering, pruning, modellkomprimering (distillation), CUDA og innebygde akseleratorer. Erfaring med C++ eller annen systemnær programmering er en fordel. Robotikk og tilstandsestimering, inkludert SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), sensorfusjon, gjenkjenning av steder (place recognition) og ROS/ROS2. Erfaring med ubemannede luftfartøy (UAV), mobile roboter eller maskiner innen landbruk og skogbruk vil bli vektlagt. Praktisk erfaring med utvikling, integrasjon og bruk av fysiske sensorsystemer, samt planlegging og gjennomføring av feltforsøk. Kunnskap om skogbruk, fjernmåling eller økologi. Kunnskaper i norsk eller et annet skandinavisk språk. Personlige egenskaper Har evne til å arbeide selvstendig med komplekse og åpne forskningsproblemstillinger, fra idéutvikling og metodeutforming til implementering, testing og validering i felt. Har sterke analytiske ferdigheter og evne til raskt å sette seg inn i nye metoder, verktøy og fagområder. Er motivert for og engasjert i å bidra til et ambisiøst og tverrfaglig forskningsmiljø. Har gode samarbeids- og kommunikasjonsevner, og evne til å samhandle effektivt med kollegaer og eksterne samarbeidspartnere med ulik faglig bakgrunn. Vi tilbyr Mulighet til å jobbe med et viktig samfunnsoppdrag med fokus på bærekraft og fremtidsrettede prosjekter Utfordrende, spennende og varierte oppgaver i tverrfaglige team En f

Want to know if you're a fit? Check your CV against this role — free, in 30 seconds.

Similar jobs

• Erfaren helsesekretær - 100% stilling - Sandslimarka Legesenter · Sandslimarka Legesenter As
• B2B-selger / Salgskonsulent – Catering · Café Sørøst As
• Serveringspersonale til Vidsjå/Tårnstua i Skimore ved Tryvannstårnet · Tårnstua As
• Kokker/Pizzakokker til Vidsjå/Tårnstua i Skimore ved Tryvannstårnet · Tårnstua As
• MOPP AS søker samarbeidspartner innen digital markedsføring – provisjonsbasert · Mopp As
• Vil du skaffe nye bedriftskunder? MOPP AS søker salgspartnere – provisjonsbasert · Mopp As