Control Autónomo de un Velero Robótico Usando Reinforcement Learning

• Somos una organización que promueve el aprendizaje constante.

• Valoramos la diversidad y la inclusión.

• Hacemos hincapié en un equilibrio saludable entre vida y trabajo.

• Somos colaborativos y transparentes.

• Somos amigables.

• Inria Chile se enorgullece de ser un empleador que ofrece plena igualdad de oportunidades.

Este tema de práctica se enmarca en el proyecto de Inria Chile EMISTRAL (https://emistral.inria.cl/). Tenemos un velero robot, de aproximadamente 1 metro de longitud, que cuenta con un controlador desarrollado por Inria para las velas y el timón, además de un gemelo digital (digital twin) simulado en Gazebo, utilizado para entrenar y validar los modelos de Reinforcement Learning (RL). La pasantía se enfocará en dos aspectos clave: primero, estudiar y ajustar el controlador y los sensores del velero real para garantizar una respuesta eficiente; segundo, iterar sobre el modelamiento del sistema mediante el diseño de nuevos experimentos con RL, buscando mejorar el desempeño del velero bajo distintas condiciones y considerando también el uso de estos modelos en el edge.  

Objetivos de la pasantía: 

• Estudiar y poner a punto el controlador y la sensorización del velero robótico.

• Diseñar y ejecutar experimentos iterativos en el digital twin utilizando modelos de RL para mejorar el control del velero.

• Estudiar la aplicación de modelos de RL en las placas de desarrollo (EdgeML).

Tareas principales

• Revisar la documentación del controlador y la sensorización del velero desarrollado por Inria.

• Realizar ajustes y pruebas en el velero real para optimizar su funcionamiento.

• Configurar y entrenar modelos de RL en el digital twin utilizando Gazebo.

• Proponer y ejecutar nuevos experimentos con RL para evaluar el desempeño del controlador.

• Experimentar con modelos de RL entrenados para ser usados en la placa de desarrollo.

• Analizar los resultados y redactar un informe con recomendaciones para futuras mejoras.

Perfil del estudiante: 

• Áreas de interés: Navegación autónoma, Digital Twin, Velero, Reinforcement Learning

• Carreras: Ingeniería Civil con menciones en Eléctrica, Computación y relacionadas.

• Interés en robótica y machine learning

• Motivación por aprender

• Autonomía

• Proactividad en la resolución de problemas

• Prolijidad

 Conocimientos técnicos:

• Python

• Bases teóricas de Machine Learning

• Experiencia en robótica

• (Deseable) Bases teóricas e implementación de algoritmos de Reinforcement Learning

• (Deseable) Gazebo y ROS

• (Deseable) Nociones básicas de C y C++

• Distribución de horas de prácticas entre enero y marzo 2025, según lo requerido por tu universidad. 

• Modalidad: presencial

• Ubicación: oficinas Inria Chile, Avda. Apoquindo 2827, piso 12, Las Condes, Santiago (metro Tobalaba). 

• Se entregará una compensación por concepto de colación y movilización de $350.000 pesos brutos.

Escríbenos una carta de motivación contándonos sobre tus habilidades e intereses, queremos conocerte, además indicanos:

• ¿Por qué quieres ser parte de nuestro equipo?

• ¿En qué fecha podrías comenzar tu práctica? 

• ¿Cuántos meses puedes colaborar con nosotros?

• ¿Cuántas horas de prácticas debes realizar? 

Contesta a este formulario y sube tu carta de motivación junto a tu CV.

Recibiremos postulaciones hasta el 08 de Diciembre 2024.