PhD Student in (multi-agent) reinforcement learning for health-aware control — EPFL

Description complète

IMOS Le laboratoire des systèmes intelligents de maintenance et d'exploitation (IMOS) de l'EPFL est à la recherche d'un doctorant motivé et à la mode (100 % à Lausanne, durée déterminée) à partir de septembre ou sur accord. Description du projet L'objectif de ce projet est de mettre au point de nouvelles méthodologies basées sur le renforcement (multi-agents) de l'apprentissage pour le contrôle de la santé des systèmes d'ingénierie complexes. La recherche sera axée sur l'intégration de la dynamique de la santé et de la dégradation du système dans les stratégies de contrôle, ce qui permettra de prendre des décisions qui optimisent conjointement la performance et la fiabilité des actifs à long terme. Le projet étudiera comment les agents d'apprentissage du renforcement peuvent apprendre des politiques de contrôle qui tiennent compte des objectifs opérationnels, des contraintes physiques et du vieillissement du système, en mettant particulièrement l'accent sur les paramètres multi-agents où interagissent plusieurs sous-systèmes. Des modèles fondés sur la physique et des approches fondées sur les données seront combinés pour s'assurer que les politiques apprises sont à la fois efficaces et compatibles avec la dynamique du système sous-jacente. Les applications comprendront des systèmes industriels et énergétiques complexes (p. ex., éoliennes ou autres infrastructures à grande échelle), où les décisions de contrôle ont une incidence directe sur la durée de vie du système. Ce poste de doctorat fait partie d'une subvention de consolidation du CEE, qui appuie la recherche de pointe sur le contrôle des connaissances en santé et la maintenance intelligente de systèmes complexes. Environnement de travail L'EPFL est l'un des campus universitaires les plus dynamiques d'Europe, figure parmi les 20 meilleures universités au monde et offre un environnement de travail exceptionnel avec des salaires très compétitifs. Le laboratoire IMOS (https://www.epfl.ch/labs/imos/ ) offre un environnement scientifique interdisciplinaire très motivant, offrant de nombreuses possibilités d'interagir entre les projets et les chercheurs, et maintient un excellent réseau de collaborations avec les acteurs industriels et les grandes universités internationales. Profil Nous sommes à la recherche d'un candidat au doctorat ayant une solide expérience analytique, et d'un maîtrise en génie, contrôle, informatique, physique, mathématiques appliquées, ou un domaine connexe. Vous devriez avoir une base solide dans l'apprentissage et le contrôle de la machine, idéalement avec l'expérience dans l'apprentissage de renforcement, l'optimisation, ou les systèmes dynamiques. La connaissance de l'apprentissage profond, du traitement des signaux ou de la modélisation fondée sur la physique est considérée comme un atout important. Nous nous attendons à ce que le candidat soit autodidacte, avec de solides capacités de résolution de problèmes et une pensée hors du commun. Le commandement professionnel de l'anglais (écrit et parlé) est obligatoire. Processus de demande Demandes formelles, notamment:

• une lettre de motivation,
• un CV du candidat,
• un bref énoncé de recherche (une page) décrivant votre idée de projet dans le domaine du renforcement de l'apprentissage et du contrôle de la santé, en établissant des liens avec votre expérience et les travaux connexes de la littérature,
• les transcriptions de tous les diplômes obtenus (en anglais),
• une publication (par exemple, une thèse ou de préférence une publication de conférence ou de revue, un lien est suffisant) devrait être soumise via la plateforme de demande. Pour de plus amples informations sur le laboratoire IMOS de l'EPFL, consulter le site suivant: https://www.epfl.ch/labs/imos/ Les candidats présélectionnés seront invités à postuler dans une des écoles doctorales de l'EPFL (par exemple EDRS, EDEE ou EDEE). Ce processus de candidature parallèle est nécessaire pour être éligible à un doctorat à l'EPFL. Informations
• Taux d'activité : 100,00
• Type de contrat: CDD
• Durée: contrat d'un an renouvelable (max. 6 ans)
• Référence: 2152