PhD Student (d/f/m) Opportunity for Control Loop Verification & Validation of AI-augmented On-Board Controllers and Estimators

Job Description:

Are you looking for a PhD? Would you like to work on cutting edge AOCS/GNC system design for complex missions?

Then apply now! We look forward to you joining us.

Your location

At the Airbus site in Friedrichshafen you will be working on innovation where others spend their holidays. Enjoy panoramic views of Lake
Constance while having lunch in our canteen. And after work, join one of our many corporate sports groups to go running, sailing or skiing.

Department information

The AOCS/GNC & Flight Dynamics Analysis department in Friedrichshafen is part of the transnational centre of competence in Airbus for Attitude and Orbit Control Systems (AOCS), Guidance/Navigation/Control (GNC), Flight Dynamics (FD), and control engineering for all kinds of systems. We develop standard and mission enabling AOCS/GNC & FD systems with the aim of living up to the customer needs and delivering on quality, on time, and on cost. This includes research, design, development, verification, and validation of the end-to-end AOCS/GNC & FD chain. This includes analyses, verification and validation campaigns, performance campaigns, tests on hardware-in-the-loop benches as well as operations in LEOP (Launch and Early Orbit Phase). Our cutting-edge AOCS/GNC and Flight Dynamic systems support across-the-board missions in Science, Earth Observation, Telecommunication, and Navigation on to Next Space and Constellations.

The department consists of two teams based on project phases and field of activities. The “AOCS/GNC & FD Studies and Mission Analysis” team has its focus on early project phases, R&D (Research & Development) and mission analysis. The applicant profile addressed in this job opening is within the field of activities of this team. Besides the interesting and challenging engineering development work, you will research new solutions in a diverse technical field. In this respect, business impact and the drive for innovation is in your DNA!

Research Topic

Current and future space missions require an increasingly more complex and autonomous AOCS/GNC design with stringent requirements on the performance. State-of-the-art solutions rely on model-based techniques, which need an in-depth knowledge of the spacecraft system and environment. AI-based techniques require another type of knowledge, such as data or interactions with the plant, which allows them to learn the unmodelled or (partially) unknown part of the dynamics. By augmenting the state-of-the-art approaches with AI, the AOCS/GNC design is promised to be more flexible reacting to failures, performs better with unknown disturbances and non-linearities, and enables autonomous decision-making. Although AI technology has proven to be a breakthrough in many engineering branches, the technology still needs to be successfully introduced into many possible space applications.

With the inclusion of AI-based components, traditional verification and validation (V&V) methods in terms of system stability and performance cannot directly be applied. They need to be adapted in order to ensure the acceptance of AI technology for space flights. Currently, no consolidated approach on the V&V of AI algorithms in space applications exists, leaving room for novel enhanced V&V methods. Therefore, the research objective is to design an appropriate AI-based augmentation for a given AOCS/GNC benchmark and to conceptualize, derive and apply an appropriate V&V method for the closed-loop stability and performance proof. The AOCS/GNC benchmark shall be derived from real-world missions with the help of the AOCS/GNC & Flight Dynamics Studies and Mission Analysis department.

Your tasks and responsibilities

• Review of AI applications within the AOCS/GNC domain
• Review of AI verification and validation methods in terms of control loop stability and performance in presence of uncertainties
• Definition and implementation of benchmarks within the AOCS/GNC domain to test the performance and V&V of the AI-augmented control loop
• Setup of AI development framework including training data based on simulation data
• Implementation and trade-offs of diverse AI-techniques and AI-augmented control architectures
• Comparison of AI-augmented control loop with the existing baseline control loops for the defined benchmarks
• Demonstration of the AI V&V methods on the on the defined benchmarks
• Integration of AI-augmented component into existing AOCS/GNC simulator
• Support to related project specific activities

Desired skills and qualifications

• A Master degree in engineering in Aerospace Engineering, Cybernetics, or similar field of study preferably with background in artificial intelligence development
• Very good knowledge of MATLAB / Simulink
• Very good knowledge of dynamics and robust control
• Experience in Python and corresponding deep learning frameworks (e.g. PyTorch, TensorFlow)
• Experience in AI-development
• Fluent in English and ideally at least basic knowledge in German
• Structured and independent approach of tasks

Dein Standort

Am Airbus-Standort in Friedrichshafen arbeitest du dort an Innovationen, wo andere Urlaub machen. Genieße den Panoramablick auf den Bodensee, während du in unserer Kantine zu Mittag isst. Und nach der Arbeit schließt du dich einer unserer vielen Betriebssportgruppen an, um zu laufen, zu segeln oder Ski zu fahren.
 

Abteilungsinformationen

Die Abteilung AOCS/GNC & Flugdynamik-Analyse in Friedrichshafen ist Teil des länderübergreifenden Kompetenzzentrums von Airbus für Lage- und Bahnregelungssysteme (AOCS), Führungs-/Navigations-/Regelungssysteme (GNC), Flugdynamik (FD) und Regelungstechnik für
alle Arten von Systemen. Wir entwickeln Standard- und missionsspezifische AOCS/GNC- und FD-Systeme mit dem Ziel, die Kundenbedürfnisse unter Einhaltung von Qualität, Zeit und Kosten zu erfüllen. Dazu gehören Forschung, Design, Entwicklung, Verifizierung und Validierung der End2End-AOCS/GNC & FD-Kette mit Aufgaben im Bereich der Analysen, Performancekampagnen, Hardware-in-the-Loop-Tests und der Betrieb im LEOP (Launch and Early Orbit Phase). Unsere innovativen AOCS/GNC- und Flugdynamik-systeme entwickeln wir für Missionen in den Bereichen Wissenschaft, Erdbeobachtung, Telekommunikation und Navigation bis hin zu Next Space und Konstellationen.

Die Abteilung ist in zwei Teams unterteilt, die sich an Projektphasen und Tätigkeitsbereichen orientieren. Das Team “AOCS/GNC & FD Studies and Mission Analysis” konzentriert sich auf die frühen Projektphasen, F&E (Forschung & Entwicklung) und Missionsanalysen. Das mit dieser Stellenausschreibung angesprochene Bewerberprofil ist innerhalb des Tätigkeitsbereichs dieses Teams. Neben der interessanten und anspruchsvollen technischen Entwicklungsarbeit forschen Sie nach neuen Lösungen in einem diversen technischen Feld. In dieser Hinsicht liegen der Fokus auf die geschäftliche Auswirkung und der Antrieb zur Innovation in Ihrer DNA!

Forschungsthema

Aktuelle und künftige Raumfahrtmissionen erfordern ein zunehmend komplexeres und autonomes AOCS/GNC-Design mit strengen Leistungsanforderungen. Lösungen auf dem neuesten Stand der Technik beruhen auf modellbasierten Techniken, die eine eingehende Kenntnis des Raumfahrzeugsystems und der Umgebung erfordern. KI-basierte Verfahren erfordern eine andere Art von Wissen, wie z. B. Daten oder Interaktionen mit der Regelstrecke, die es ihnen ermöglichen, den nicht modellierten oder (teilweise) unbekannten Teil der Dynamik zu erlernen. Durch die Ergänzung der modernsten Ansätze mit KI wird versprochen, dass das AOCS/GNC-Design flexibler auf Ausfälle reagieren kann, besser mit unbekannten Störungen und Nichtlinearitäten zurechtkommt und eine autonome Entscheidungsfindung ermöglicht. Obwohl sich die KI-Technologie in vielen technischen Bereichen als Durchbruch erwiesen hat, muss sie in vielen möglichen Raumfahrtanwendungen erst noch erfolgreich eingeführt werden. 

Mit der Einbeziehung von KI-basierten Komponenten können herkömmliche Verifikations- und Validierungsmethoden (V&V) in Bezug auf Systemstabilität und Leistung nicht direkt angewendet werden. Sie müssen angepasst werden, um die Akzeptanz der KI-Technologie für die Raumfahrt zu gewährleisten. Derzeit gibt es keinen konsolidierten Ansatz für die V&V von KI-Algorithmen in Raumfahrtanwendungen, so dass es Spielraum für neue, verbesserte V&V-Methoden bleibt. Daher besteht das Forschungsziel darin, eine geeignete KI-basierte Erweiterung für eine bestimmte AOCS/GNC-Benchmark zu entwerfen und eine geeignete V&V-Methode für den Stabilitäts- und Leistungsnachweis im geschlossenen Regelkreis zu konzipieren, abzuleiten und anzuwenden. Der AOCS/GNC-Benchmark soll mit Hilfe der Abteilung AOCS/GNC & Flight Dynamics Studies and Mission Analysis aus realen Missionen abgeleitet werden.

Ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Überprüfung von KI-Anwendungen im Bereich AOCS/GNC
• Überprüfung von KI-Verifizierungs- und Validierungsmethoden im Hinblick auf die Stabilität und Leistung des Regelkreises bei Vorhandensein von Unsicherheiten
• Definition und Implementierung von Benchmarks im Bereich AOCS/GNC, um die Leistung und V&V des KI-erweiterten Regelkreises zu testen
• Aufbau eines KI-Entwicklungsrahmens einschließlich Trainingsdaten auf der Grundlage von Simulationsdaten
• Implementierung und Abwägung verschiedener KI-Techniken und KI-gestützter Regelungsarchitekturen
• Vergleich des KI-erweiterten Regelkreises mit den bestehenden Basisregelkreisen für die definierten Benchmarks
• Demonstration der KI V&V-Methoden an den definierten Benchmarks
• Integration der KI-erweiterten Komponente in den bestehenden AOCS/GNC-Simulator Unterstützung bei damit verbundenen projektspezifischen Aktivitäten

Gewünschte Fähigkeiten und Qualifikationen

• abgeschlossenes Masterstudium in Luft- und Raumfahrttechnik, Kybernetik oder einem ähnlichen Studiengang, vorzugsweise mit Hintergrund in der Entwicklung künstlicher Intelligenz
• Sehr gute Kenntnisse in MATLAB / Simulink
• Sehr gute Kenntnisse in Dynamik und robuster Regelung
• Erfahrung in Python und entsprechenden Deep Learning Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow)
• Erfahrung in der KI-Entwicklung
• Fließend in Englisch und idealerweise zumindest Grundkenntnisse in Deutsch
• Strukturiertes und selbständiges Vorgehen bei der Bearbeitung von Aufgaben

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:

Airbus Defence and Space GmbH

Employment Type:

PHD, Research

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Experience Level:

Student

Job Family:

Vehicle Mission & Control

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com.

At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.