Im Rahmen eines Forschungsprojekts zum Einsatz autonomer Flugroboter in Katastrophenszenarien erforscht der Lehrstuhl FAPS Ansätze zur Lokalisierung und Steuerung von Drohnen mittels künstlicher Intelligenz.
Eine zentrale Herausforderung für das Training der erforderlichen KI-Modelle ist die Verfügbarkeit geeigneter Daten.
Satellitenbilder sind eine naheliegende Option, jedoch teuer in der Beschaffung und nur begrenzt beeinflussbar. Simulationen bieten hingegen den Vorteil direkter Interaktivität und gezielter Steuerbarkeit.

Im Rahmen dieser studentischen Arbeit sollen mithilfe des MS Flight Simulator 2024 automatisiert Datensätze für das Training von KI-Modellen generiert werden.
Ein zentraler Aspekt ist die Extraktion georeferenzierter Bilddaten. Darüber hinaus soll die Einbindung von Umgebungseinflüssen wie Wetter oder Jahreszeiten untersucht werden.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung
  • Einarbeitung in den MS Flight Simulator 2024
  • Einarbeitung in die API des MSFS zur automatisierten Interaktion
• Konzeption und Umsetzung der Datenextraktion
  • Konzeption einer Pipeline zur automatisierten Generierung von Trainingsdaten in einem definierten Gebiet
  • Berücksichtigung von Umgebungseinflüssen
  • Implementierung der Pipeline
• Evaluierung der generierten Datenqualität durch Vergleich mit Satellitendaten

Vorkenntnisse

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Interesse an Simulationen und autonomem Fliegen
• Erfahrungen mit dem MS Flight Simulator 2024 von Vorteil, aber nicht erforderlich
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Motivation und eigenständige Arbeitsweise

Weitere Informationen erhalten Sie gerne in einem persönlichen Gespräch.
Kontaktaufnahme bitte nur per E-Mail an christopher.may@faps.fau.de einschließlich aussagekräftiger Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).
Generische und KI-generierte Bewerbungen erhalten keine Rückmeldung.

Der Arbeitsumfang kann entsprechend der Art der Abschlussarbeit angepasst werden.

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