Masterthesis (w/m/d) Entwicklung ML-Algorithmen f. Regelung & Steuerung

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Machine Learning ( ML) gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Erhöhung der Autonomie und Leistungsfähigkeit von Raumfahrzeugen und Trägersystemen. Im Bereich Guidance & Control ( G& C) bieten ML-basierte Methoden wie Deep Reinforcement Learning großes Potenzial, weisen jedoch häufig mangelnde Interpretierbarkeit und fehlende Stabilitätsnachweise auf – beides zentrale Anforderungen in sicherheitskritischen Anwendungen. Dieses Projekt untersucht daher, wie Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit und Stabilität gezielt in ML-basierte Reglerentwürfe integriert werden können...