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Stage- multi-agent reinforcement learning pour l'autonomie distribuée d'essaims de robots h/f

Massy
Stage
Safran
Publiée le 3 février
Description de l'offre

Au sein de Safran Electronics & Defense, l'autonomie multi-robots représente un axe stratégique pour la conception de systèmes collaboratifs capables d'opérer dans des environnements complexes. L'équipe Solutions Algorithmiques Avancées (SAA) explore notamment les architectures permettant à des groupes de robots de coopérer, de se coordonner et de s'adapter dynamiquement aux contraintes opérationnelles. Dans ce contexte, le stage proposé porte sur l'étude et le développement d'approches d'autonomie distribuée pour un essaim de robots engagés dans des tâches d'observation ou d'exploration. L'objectif est d'étudier des mécanismes permettant à un collectif de robots de : - Partager des informations localement, - Se répartir des zones ou des rôles, - S'organiser ou se réorganiser en fonction des conditions de mission (arrivée/depart de membres, niveaux d'énergie, contraintes dynamiques), - Et maintenir une coordination efficace sans supervision centralisée. Le stagiaire sera amené à étudier l'état de l'art sur les systèmes multi-agents et les essaims robotiques incluant notamment des approches d'apprentissage multi-agents (MARL), à concevoir une architecture de décision distribuée, puis à expérimenter ces approches au sein d'une plateforme de simulation. Plusieurs paradigmes pourront être explorés selon l'avancement du stage, notamment des approches basées sur l'apprentissage multi-agents, des modèles de communication distribuée ou des mécanismes d'émergence organisationnelle. Le travail contribuera à la compréhension et au développement de futures capacités d'autonomie collective au sein des solutions Safran.

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