Stage | Test-Time Adaptation Robust AI

Position: Stage | Test-Time Adaptation for Robust AI
Over deze vacature

Wil jij bijdragen aan ons AI onderzoek door met Test-Time Adaptation autonome robots en drones intelligenter om te laten gaan met uitdagende situaties?

In het Machine Learning (ML) onderzoeksveld is recent het nieuwe paradigma Test-Time Adaptation (TTA) ontstaan. TTA is een generiek toepasbare techniek om voorgetrainde ML modellen zich te laten aanpassen aan de situatie of omgeving van het systeem gedurende operaties, ofwel test-time. De directe impact van dit onderzoek is dat een rijdend autonoom voertuig door modder op de lens met een adapterend model nog wel detecties kan krijgen van obstakels op de route waar een niet adapterend model zou falen.

Het adaptatie proces is continu. Een van de grote uitdagingen in dit concept is het extraheren van kennis gedurende operaties zonder semantische betekenis gegeven door mensen.

Wat ga je doen?

Het Test-Time Adaptation concept bestaat nu enkele jaren. In die tijd is de state-of-the-art snel opgeschoven en verschillende richtingen opgegaan. Een van de richtingen is het adapteren van een model op zo min mogelijk data met zo veel mogelijk prestatie verschil. Een andere richting is het adapteren met zo min mogelijk rekenkracht, ofwel adaptatie voor kleinere modellen draaiende op goedkope hardware.

Weer een andere richting is de stabiliteit van het continue adaptatie proces. In de Continue TTA richting ontwikkelde de SotA zich snel de afgelopen twee jaar. De huidige (2026) Test-Time Adaptation SotA methodes kunnen zich goed aanpassen aan de omgeving met matige stabiliteitsgaranties over de tijd.

Het extraheren van kennis uit ruwe data brengt een aantal uitdagingen mee zoals optimaal gebruik maken van de beschikbare informatie, controle en stabiliteit van het adaptatie proces en de rekenkracht die gepaard gaat met deze extra  deze stageopdracht zal jij een of meerdere van deze onderzoeksrichtingen en oppakken in een toepassingsgericht onderzoek. Je zal werken met state-of-the-art machine learning technieken en deze ook implementeren en evalueren op militair-relevante scenario’s.

De toepassingen zijn legio en mag je zelf bepalen. Wij verwachten dat je een kritische analyse uitvoert op de tekortkomingen van huidige methodes en dat je voorstellen doet voor nieuwe, verbeterde of uitgebreide methodes. Jouw voorstellen zullen de TTA technieken een stap vooruit brengen.

Je zal dit project uitvoeren binnen de afdeling Collaborative Autonomous Systems van TNO. Deze afdeling is een dynamisch en interdisciplinair team van ongeveer 35 experts die werken aan geavanceerde autonomie en AI oplossingen voor grond-, lucht- en maritieme systemen. De afdeling heeft een sterke expertise in missie autonomie, positie bepaling, situationele bewustzijn en robotica.

Wat wij van jou verwachten

Wij zijn opzoek naar een gemotiveerde master student met een grote interesse in Machine Learning en Deep Learning voor defensie gerelateerde toepassingen. Deze stage positie past goed bij studenten die veel plezier halen uit het combineren van theoretische concepten met praktische experimenten.

Vereisten:

Je bent in de laatste fase van je master opleiding in Kunstmatige Intelligentie, (Technische) Informatica, Robotica, Elektrotechniek, Toegepaste Wiskunde, Natuurkunde of een andere gerelateerd veld.

Een achtergrond in Machine Learning en Deep Learning.

Ervaring met perceptie algoritmes en programmeren.

Interesse in continu lerende systemen is een sterke  duur van dit afstudeerproject is tussen de 9 en 12 maanden.

Wat wij jou bieden

Een stage bij TNO betekent werken in een omgeving waar inhoud en impact centraal staan. Je komt terecht in een kennisorganisatie waar onderzoek en praktijk samenkomen en waar experts samenwerken aan oplossingen voor actuele maatschappelijke en technologische vraagstukken.

Je stage is een periode om te ontdekken wat bij jou past, waar je goed in bent en wat je nog wilt leren. Je maakt deel uit van een professionele werkomgeving, leert hoe het er in de praktijk aan toegaat en krijgt de ruimte om ervaring op te doen die verder reikt dan alleen deze stage. Voor veel studenten is een stage dan ook een eerste stap om te ontdekken of TNO past als mogelijke volgende stap na de studie.

Verder bieden we je:

Een professionele en innovatieve stageomgeving waarin je actief bijdraagt aan maatschappelijke en technologische vraagstukken, samen met toonaangevende experts in jouw vakgebied.

Betrokken en persoonlijke begeleiding, met aandacht voor jouw leerdoelen, ontwikkeling en studieopdracht.

Ruimte om jezelf te ontplooien: je doet relevante werkervaring op, ontwikkelt zowel je vakinhoudelijke als professionele vaardigheden en bouwt een waardevol netwerk op.

Gebruik van een laptop en de faciliteiten die je nodig hebt om je werk goed te kunnen uitvoeren.

Een passende stagevergoeding van €615 per maand bij een fulltime stage, voor wo-, hbo- en mbo‑studenten.

Tot acht uur verlof per stagemaand bij een fulltime stage, zodat je je stage goed kunt combineren met je studie en privéleven.

Een…