Post-doctorant(e) (H/F) : Apprentissage non supervisé de politiques de manipulation d'objets pour l'app
Référence : UMR6602-CELTEU-001
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
- Localisation : 63178 AUBIERE (France)
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
- Nature du contrat Non renseigné
- Expérience souhaitée Non renseigné
-
Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels à partir de 2991€ bruts mensuels selon expérience € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Missions :
Une première partie du projet MeSMRise se concentrera sur l'apprentissage de représentations (multimodales) et de graphes d'interactions structurés par des actions. Alors que des politiques d'action aléatoires ou naïves peuvent être utilisées pour cela, des manipulations dirigées devraient être plus efficaces pour l'apprentissage de représentations d'objets.
Le/la candidat(e) se concentrera donc sur l'apprentissage de politiques d'action et abordera les principales questions suivantes : - Comment apprendre de manière non supervisée à sélectionner des actions qui conduiront à de meilleures représentations ? Nous considérerons le cadre de l'apprentissage de la manipulation active d'objets et explorerons l'utilisation d'impulsions intrinsèques dérivées des pertes SSL pour apprendre des politiques de manipulation. - Comment apprendre des politiques hiérarchiques pour la manipulation d'objets en utilisant les pertes SSL comme moteurs d'apprentissage actif ? Nous étudierons l'impact de l'accès à ces différents niveaux d'actions dans un cas de politique hiérarchique - Comment exploiter les graphes d'anticipations appris pour guider l'apprentissage de politiques efficaces ? Nous étudierons également comment exploiter au mieux les informations d'inférence fournies par les anticipations apprises d'autres WP pour guider davantage l'apprentissage de l'agent. En effet, les représentations abstraites (par exemple, les primitives sensorimotrices) et les inférences de plus haut niveau dans les environnements non markoviens peuvent être utilisées pour une planification optimale des actions (par exemple, en utilisant l'algorithme de recherche heuristique informée D*), des augmentations de structure (par exemple, pour lier plusieurs petites rotations comme une manipulation à plus grande échelle d'un seul objet). Ceci peut être utilisé pour sélectionner le meilleur plan d'action, afin d'optimiser l'exploitation (par exemple pour la distinguabilité) ou l'exploration (par exemple en biaisant les mécanismes de curiosité). Enfin, le/la candidat'e) devra contribuer à la coordination avec les autres tâches et partenaires du projet.
Activités :
- Proposer différentes stratégies et architectures d'apprentissage de politique
- Évaluer ces stratégies en utilisant un environnement robotique 3D simulant la manipulation d'objets 3D
- Rédiger des articles scientifiques
- Coordonner avec les autres partenaires du projet et contribuer à l'intégration.
Contexte de travail :
Ce poste postdoctoral s'inscrit dans le projet ANR MeSMRise (Multimodal deep SensoriMotor Representation learning) (https://projet.liris.cnrs.fr/mesmrise/index.html).
Le projet MeSMRise propose de s'inspirer de la façon dont les bébés humains apprennent à explorer leur environnement à travers des actions qui façonnent leur expérience multimodale. Inspiré par la théorie des contingences sensorimotrices (SMC), l'objectif principal du projet est d'ét
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...
Profil recherché
Competences :
Le/la candidat(e) idéal(e) est titulaire d'un doctorat dans un domaine pertinent et a :
- une solide expérience et des publications dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement pour la manipulation et la perception d'objets.
- Une expérience de l'apprentissage actif, des motivations intrinsèques et/ou de l'apprentissage auto-supervisé est fortement souhaitée.
- Expérience avec des simulateurs de robotique 3D
- Capacité à interagir de manière fluide avec les différents membres du consortium ;
- Autonomie et proactivité dans les activités de recherche et les rapports d'activité
Contraintes et risques :
RAS
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
- Spécialisation Formations générales
Langues
- Français Seuil
Qui sommes-nous ?
Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.
C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.
Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.
Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
À propos de l'offre
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
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Vacant
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Chercheuse / Chercheur
