Examensarbete (30 HP): Inkrementell inlärning av djupa neurala nätverk för stora datamängder i Linköping

Saab Dynamics, ett affärsområde inom Saab, erbjuder understödsvapen, missiler, torpeder, sensorer, obemannade undervattensfarkoster, träningssystem och kamouflagesystem för försvarsmarknaden. Produktportföljen innefattar även produkter för den civila säkerhetsmarknaden såsom fjärrstyrda undervattensfarkoster till oljeindustrin och kärnkraftverk.

Saab Dynamics har en lång tradition inom bildbehandlingsområdet och är kompetenscenter för bildbehandling i Saab-koncernen. Examensarbetet kommer att utföras på bildbehandling & optroniksektionen som idag består av 12 medarbetare. Sektionen arbetar med optroniska målsökare/sikten, inbyggda system, stereoapplikationer, machine learning, signaturmätningar och simuleringar.

Saab Dynamics har en lång erfarenhet inom tracking, stereorekonstruktion och bildbaserad navigering. Vi gör nu stora satsningar inom fältet bildbaserad klassificering med djupinlärning och så kallade convolutional neural networks (CNN). Vi har flera industridoktorander inom ämnet och flera intressanta användningsområden.

Saab håller just nu på med ett projekt där vi undersöker om djupinlärning kan utnyttjas inom digital patologi. Projektet handlar om att klassificera områden i mikroskopbilder för att upptäcka spridning av tumörer och på så sätt förenkla diagnos.

Metoden går ut på att vi utifrån en stor mängd annoterad data tränar upp en modell att identifiera en rad olika intressanta klasser. Fokus i detta examensarbete ligger på träningen av djupa nät och hur detta kan göras på ett optimalt sätt. Träning har tidigare setts som en statisk process som utgått från ögonblicksbild av tillgängligt data. Vi vill utveckla en metod för kontinuerlig inlärning där modellen på ett optimalt sätt anpassar sig allt eftersom att ny kunskap blir tillgänglig. Målet är att kunna gradvis utöka nätets kapacitet att klassificera befintliga och nya klasser.

För att kunna göra ett snabbt och robust system är det viktigt noggrant studera och utnyttja systemets förutsättningar. Det finns goda möjligheter att samla in och använda testdata från en skarp miljö för att utvärdera vald algoritm.

I examensarbetet ingår en grundlig litteratursökning för att välja den metod som bäst lämpar sig för att lösa problemet. Vald algoritm skall implementeras och integreras i ett befintligt system.

Resultatet skall rapporteras skriftligt och det ska hållas en halvtids-/slutpresentation på Saab.

Vi söker dig med intresse för matematik, bildbehandling/signalbehandling och programering. Lämplig utbildning är civilingenjör/magister med inriktning mot bildbehandling/signalbehandling, programering eller liknande.

Har du erfarenhet av något av följande områden är detta meriterande;

- Matematik

- Matlab

- C/C++/C#

- Bildbehandling/signalbehandling

- Linux


Placeringsort är Linköping.

Urval och intervjuer sker löpande så skicka in din ansökan så snart som möjligt.

Tjänsten innebär arbete som omfattas av försvarssekretess. Därför krävs att du genomför och godkänns i en säkerhetsprövning gjord av myndighet.

Välkommen med din ansökan