Humboldt-Universität zu Berlin - Abteilung für Haushalt und Personal

Humboldt-Universität zu Berlin | Universitätsverwaltung | Abteilung für Haushalt und Personal | Stellenausschreibungen | Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) mit vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet für 3 Jahre; Einstellung zum 01.10.2022 beabsichtigt)

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in (m/w/d) mit vorauss. Vollzeit - E 13 TV-L HU (Drittmittelfinanzierung befristet für 3 Jahre; Einstellung zum 01.10.2022 beabsichtigt)

zurück zur Übersicht
Kennziffer
SClol-C4-41B
Kategorie(n)
Wissenschaftliches Personal
Anzahl der Stellen
1
Einsatzort

Lebenswissenschaftliche Fakultät, Institut für Biologie

Bewerbung bis
25.11.21
Text

Die Humboldt-Universität zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakultät, Institut für Biologie, lädt zur Bewerbung um eine Postdoc-Stelle im Exzellenzcluster „Science of Intelligence“ ein.

Was sind die Prinzipien der Intelligenz, die von allen Formen der Intelligenz geteilt werden; egal ob künstlich oder biologisch, ob Roboter, Computerprogramm, Mensch oder Tier? Und wie können wir diese Prinzipien anwenden, um intelligente Technologien zu schaffen? Diese Fragen auf ethisch verantwortliche Weise zu beantworten, ist das zentrale wissenschaftliche Ziel des Exzellenzclusters Science of Intelligence (https://www.scioi.de), in dem Forscher aus einer Vielzahl von analytischen und synthetischen Disziplinen - künstliche Intelligenz, Machine Learning, Control, Robotik, Computer Vision, Verhaltensbiologie, Psychologie, Erziehungswissenschaft, Neurowissenschaft und Philosophie – zusammenarbeiten, um gemeinsam ein multidisziplinäres Forschungsprogramm an Universitäten und Forschungsinstituten in Berlin zu etablieren. Interdisziplinäre Forschungsprojekte (https://www.scienceofintelligence.de/research/projects) kombinieren die analytische und synthetische Forschung und ermöglichen die Untersuchung von Schlüsselaspekten der individuellen, sozialen und kollektiven Intelligenz.


Arbeitsbereich

Projekt: Selbstorganisierte Kritikalität in Tierschwärmen

Postdoc-Projekt: Adaptative Modelle von selbstorganisierter Kritikalität im kollektiven Verhalten von Tieren

 Das Ziel dieser Projektkomponente ist es, ein biologisch-inspiriertes Multi-Agenten-Modell für Entscheidungsprozesse in kollektiven Systemen zu entwickeln. Auf der Grundlage von Beobachtungen an natürlichen Fischschwärmen sollen Mechanismen für eine selbstorganisierte Kritikalität identifiziert werden, die ein Verständnis davon ermöglichen, wie schwarmlebende Tiere ihren Schwarm so anpassen, dass eine hohe Reaktivität auf externe Stimuli (wie zum Beispiel Räuber) erreicht werden kann. Ein besonderes Problem in diesem Zusammenhang ist es, wie Tiere selbstorganisiert den Tradeoff von Robustheit und Reaktivität bewältigen und sich auf intelligente Art an verschiedene Umweltbedingungen anpassen können. Entsprechende Multi-Agenten-Modelle sollen einen Blueprint für künstliche Systeme (wie Roboterschwärme) darstellen und funktionelle Eigenschaften wie hohe Reaktivität und schnelle und weitreichende Informationsfortpflanzung erzeugen. Die Entwicklung eines biologisch-inspirierten Multi-Agenten-Modells wird in enger Zusammenarbeit mit dem ersten Teilprojekt erfolgen, in dem selbstorganisierte Prozesse in Fischschwärmen untersucht werden.

Die experimentelle Arbeit an den Fischschwärmen wird in enger Zusammenarbeit mit dem zweiten Teilprojekt zur Erarbeitung eines agenten-basierten Modells von selbstorganisierter Kritikalität erfolgen.

Zu den Aufgaben gehört die wissenschaftliche Forschung im Rahmen des Projekts und im Exzellenzcluster. Alle Positionen erfordern die Teilnahme an Forschungskolloquien, Vorlesungsreihen und Workshops sowie ein aktives Engagement in den Forschungsaktivitäten des Clusters.


Anforderungen:

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium und Promotion in Physik, Biophysik, Angewandter Mathematik, Informatik oder den Ingenieurwissenschaften
  • Fundierte Kenntnisse in angewandter Mathematik / statistischer Physik
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, C/C++, Julia oder Ähnliches
  • Simulation und Analyse von komplexen Systemen, insbesondere Multi-Agenten Systemen
  • Interdisziplinäre Erfahrungen in Biologie und Informatik/Ingenieurwissenschaften
  • Hervorragende Englischkenntnisse
  • Möglichst Erfahrungen in der Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams

Bitte geben Sie in der Bewerbung auch ihre GitHub Profil-ID an sofern vorhanden!


Bewerbungsverfahren:

Bewerbungen sollen vorzugsweise über das Portal http://jobs.scienceofintelligence.de hochgeladen werden.

Die Bewerbungsunterlagen sollten Folgendes enthalten: Motivationsschreiben, Lebenslauf, Transkript des Studiums (BSc, MSc), Kopien von Abschlusszeugnissen (BSc, MSc, PhD), Nachweis von Englischkenntnissen, Abstracts der Bachelor-, Master- und Doktorarbeit, Publikationsliste und ein ausgewähltes Manuskript (falls zutreffend). Weiter bitten wir um Nennung zweier Referenzen und Einreichung von Dokumenten, die die Kandidaten für die Beurteilung ihrer Kompetenzen für hilfreich halten.

Eine schriftliche Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer und den oben genannten Unterlagen an die Technische Universität Berlin - Der Präsident – Cluster SClol, Sekr. SClol, Marchstr. 23, 10587 Berlin


Zur Sicherung der Gleichstellung sind Bewerbungen qualifizierter Frauen besonders willkommen. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Bewerbungen von Menschen mit Migrationshintergrund sind ausdrücklich erwünscht. Da wir Ihre Unterlagen nicht zurücksenden, bitten wir Sie, Ihrer Bewerbung nur Kopien beizulegen.


Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Rahmen des Ausschreibungs- und Auswahlverfahrens finden Sie auf der Homepage der Humboldt-Universität zu Berlin: https://hu.berlin/DSGVO.