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 Herausforderung ist dabei die Robustheit der KI-Modelle gegenüber Veränderungen in der Umgebung, etwa durch neue Infrastruktur oder unterschiedliche Jahreszeiten.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist die Entwicklung einer automatisierten Pipeline, die reale oder simulierte Aufnahmen so anpasst, dass sie vielfältige Veränderungen realistisch abbildet.

Aufgabenstellung

• Einarbeitung
  • Literaturrecherche zu Diffusions- und GAN-Modellen für Bildtransformation
  • Analyse von Kontrollmechanismen (z. B. ControlNet, Inpainting)
• Konzeption und Umsetzung
  • Entwicklung einer Pipeline zur automatisierten Nachbearbeitung großer Bilddatensätze
  • Integration von Qualitätsprüfungen und Datenversionierung
• Evaluierung

Vorkenntnisse

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Interesse an generativer KI
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Motivation und eigenständige Arbeitsweise

Weitere Informationen erhalten Sie gerne in einem persönlichen Gespräch.
Kontaktaufnahme bitte ausschließlich per E-Mail an christopher.may@faps.fau.de mit aussagekräftigen Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).
Generische oder KI-generierte Bewerbungen werden nicht berücksichtigt.

Kategorien:

Kontakt: