Doktorand i datavetenskap

Beskrivning av verksamheten

Doktoranden kommer att ingå i avdelningen Robotics and Semantic Systems (RSS), som är en del av Institutionen för datavetenskap. RSS består av flera tätt samarbetande forskargrupper som bedriver forskning och utbildning inom robotik och AI, intelligenta autonoma system, robotinlärning, maskininlärning, människa–robotinteraktion och språkteknologi.

RSS driver, tillsammans med Institutionen för reglerteknik, RobotLab LTH, en forsknings- och utbildningsmiljö utrustad med ett stort antal robotbaserade och relaterade system, från små drönare och UAV:er till klassiska industriella manipulatorer. Forskningsmiljön bedriver internationellt erkänd forskning inom robotinlärning, förkroppsligad AI, robotmanipulation, semantisk scenförståelse och kognitiv robotik. Robotlabbet kombinerar maskininlärning, datorseende, robotstyrning, långsiktig planering för verkliga robotsystem och fysisk AI (physical AI).

Doktoranden kommer att arbeta i nära samarbete med andra forskare och interagera med tvärvetenskapliga team inom robotik, maskininlärning, perception och AI-resonemang. Robotlabbet ger tillgång till avancerade robotplattformar, inklusive en tvåarmad KUKA iiwa och UR5e-manipulatorer, ROS 2-baserade robotinfrastrukturer, simuleringsmiljöer och moderna GPU-beräkningsresurser.

Att vara doktorand

Som doktorand är du både antagen som student och anställd vid Lunds universitet.

Som forskarstuderande tränas du i ett vetenskapligt förhållningssätt. Det kan kort beskrivas som att du får övning i att tänka kritiskt och analytiskt, att du får lösa problem självständigt med hjälp av rätt metodval och du får en forskningsetisk medvetenhet. Dessutom ges möjlighet för dig som doktorand att arbeta med projekt, att utveckla dina ledaregenskaper och din pedagogiska förmåga. Under hela din studietid guidas du av handledare. Forskarstudierna avslutas med en avhandling och doktorsexamen.

Mer om att vara doktorand vid LTH på lth.se.

Ämnes- och projektbeskrivning

Doktorandanställningen är inom datavetenskap med inriktning mot förkroppsligad AI, robotinlärning och tillförlitliga Vision-Language-Action-system (VLA-system). Projektet är en del av ELLIIT:s forskningsinitiativ “A Robust and Reliable Vision-Language-Action Interface”.

De senaste framstegen inom stora språkmodeller (Large Language Models, LLM), stora resonerande modeller (Large Reasoning Models, LRM) och Vision-Language-Action-system (VLA) har gjort det möjligt för robotar att utföra alltmer komplexa uppgifter baserade på multimodal sensorisk indata och instruktioner i naturligt språk. Nuvarande system saknar dock fortfarande robust situationsmedvetenhet, introspektion, osäkerhetsuppskattning och tillförlitlig förmåga till planering över långa tidshorisonter.

Doktorandprojektet fokuserar på att utveckla tillförlitliga robotsystem som kombinerar:

• symboliska och semantiska världsmodeller.
• stora resonerande modeller för planering över långa tidshorisonter.
• Vision-Language-Action-modeller för robotutförande.
• detektion av data utanför träningsfördelningen, så kallad out-of-distribution-detektion. (OOD), och osäkerhetsuppskattning.
• adaptivt robotbeteende baserat på förutsagda sannolikheter för att en uppgift ska lyckas.

En central forskningsutmaning är att utveckla robotsystem som kan resonera kring huruvida en planerad handling sannolikt kommer att lyckas i en given situation och anpassa utförandeparametrarna därefter, exempelvis genom att minska hastigheten eller välja alternativa handlingar i osäkra situationer.

Projektet kommer att undersöka hur symboliska världsmodeller, semantiska scenrepresentationer och osäkerhetsmedvetet resonemang kan integreras i förkroppsligade AI-system för att förbättra robusthet, förklarbarhet och säkerhet i verkliga robotapplikationer.

Arbetsuppgifter

Du kommer framförallt att ägna dig åt din forskarutbildning, vilket innefattar såväl deltagande i forskningsprojekt som forskarutbildningskurser, seminarier och konferenser.

Arbetsuppgifterna omfattar:

• Bedriva forskning inom förkroppsligad AI, robotinlärning och osäkerhetsmedvetet robotresonemang,
• Utveckla symboliska och semantiska världsmodeller för robotplanering,
• Integrera stora resonerande modeller (Large Reasoning Models, LRM) med Vision-Language-Action-system (VLA-system),
• Utveckla metoder för detektion av data utanför träningsfördelningen, så kallad out-of-distribution-detektion (OOD), och osäkerhetsuppskattning i robotbaserat beslutsfattande,
• Implementera och utvärdera robotsystem på verkliga robotplattformar,
• Publicera forskningsresultat vid ledande internationella konferenser och i vetenskapliga tidskrifter,
• Samarbeta med forskare och industriella partner inom robotik och AI,
• Bidra till underhåll och utveckling av forskningsinfrastruktur för robotik.

I arbetsuppgifterna ingår även deltagande i undervisning och annat institutionsarbete, dock högst 20 procent av arbetstiden.

Kvalifikationer

För att kunna antas och anställas som doktorand behöver du uppfylla kraven nedan.

Behörighetskrav

Grundläggande behörighet till utbildning på forskarnivå uppfyller du som har:

• avlagd examen på avancerad nivå eller
• fullgjorda kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå eller
• på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.

Särskild behörighet för forskarutbildningsämne uppfyller du som har:

• minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå med relevans för forskningsämnet, eller
• en civilingenjörsexamen inom datateknik, elektroteknik, informations- och kommunikationsteknik, teknisk fysik, eller teknisk matematik.

Övriga krav

För att tillgodogöra sig den aktuella forskarutbildningen krävs även:

• mycket goda kunskaper inom maskininlärning, robotik och datorseende.
• mycket god erfarenhet av modellering och lärande från data.
• erfarenhet av robotprogrammering och moderna programvaruramverk för robotik, såsom ROS 2.
• programmeringserfarenhet i Python och/eller C++.
• erfarenhet av ramverk för djupinlärning, såsom PyTorch.
• god förmåga att arbeta självständigt samt att formulera och ta sig an forskningsproblem.
• god skriftlig och muntlig kommunikationsförmåga.
• god samarbetsförmåga.
• mycket goda kunskaper i engelska, i tal och skrift.

Meriterande

För den aktuella forskarutbildningen är följande meriterande:

• erfarenhet av diffusionsbaserade policyer.
• erfarenhet av robotmanipulation och verkliga robotsystem.
• erfarenhet av simuleringsmiljöer såsom Isaac Lab eller MuJoCo.
• tidigare vetenskapliga publikationer inom robotik, maskininlärning eller AI.
• erfarenhet av KUKA iiwa, UR5e eller relaterade robotplattformar.
• erfarenhet av stora språkmodeller eller transformerbaserade arkitekturer.

Vi erbjuder

Lunds universitet är en statlig myndighet vilket innebär att du får särskilda förmåner, generös semester och en förmånlig tjänstepension. Komplettera gärna med information om vad just er arbetsplats kan erbjuda.

Mer om att jobba på Lunds universitet på lu.se.

Om anställningen

Anställningen är en visstidsanställning på heltid, med start hösten 2026 enligt överenskommelse. Forskarutbildningen är fyra år vid heltidsstudier. Vid undervisning och annat institutionsarbete förlängs anställningen i motsvarande grad. Bestämmelser gällande anställning som doktorand finns i Högskoleförordningen (1993:100), 5 kap 1-7 §§.

Mer om anställningsvillkor för doktorander på Lunds universitets medarbetarwebb.

Så här söker du

Ansökan bör/ska skrivas på engelska och till din ansökan ska du bifoga:

• CV och personligt brev med motivering till varför du är intresserad av utbildningsplatsen/anställningen och på vilket sätt forskningsprojektet matchar dina intressen och din utbildningsbakgrund.
• Kopior på utfärdade studieintyg och/eller examensbevis. Dessa ska styrka din grundläggande och särskilda behörighet till forskarutbildningsämnet och visa att du har de ämneskunskapersom krävs för forskarutbildningsprojektet.
• Övrigt som du önskar åberopa (kopior av betyg, uppgifter till referenser, rekommendationsbrev etc.).

Välkommen med din ansökan!