Doctoral Student in Neuromotor Interfaces for Dexterous Robot Teleoperation (multimodal egocentric v in Zürich

Das Sensing, Interaction & Perception Lab lädt Bewerbungen für eine vollständig finanzierte PhD-Position an der ETH Zürich ein, die an der Schnittstelle von Robotik, tragbarer Sensorik, Signalverarbeitung, maschinellem Lernen und Mensch-Computer-Interaktion angesiedelt ist. Das Ziel dieser Promotion ist die Entwicklung neuromotorischer Schnittstellen für die geschickte Teleoperation von Robotern unter Verwendung zweier Sensorikmodalitäten:

• Oberflächen-Elektromyographie (sEMG), die am Handgelenk oder Unterarm gemessen wird, mit dem Ziel, subtile Hand- und Fingeraktivitäten, kontinuierliche Bewegungen und motorische Absichten in Echtzeit zu decodieren.
• Egocentric Vision als ergänzender Eingabekanal.

Die Kombination dieser Modalitäten schafft Möglichkeiten für Schnittstellen, die sowohl verstehen, was der Benutzer beabsichtigt, als auch, was in der Umgebung geschieht. Die Promotion wird sich auf die erforderlichen rechnerischen und sensorischen Methoden konzentrieren, um solche Systeme robust, generalisierbar und effektiv in realen interaktiven Umgebungen zu machen, einschließlich multimodalem Lernen und Schlussfolgern über neuromotorische und egocentrische visuelle Signale, während Anwendungen in Mixed Reality und anderen interaktiven Systemen erkundet werden.

Besonders vorteilhaft: Sie haben einen Hintergrund in (oder Erfahrung mit) der Prototypenerstellung von Sensorsystemen (eingebettete Systeme, Signalakquisition, Verarbeitung, PCBs).

Projekt Hintergrund: Tragbare EMG bietet eine direkte und unauffällige Möglichkeit, Muskelaktivität zu erfassen, die den Hand- und Fingerbewegungen zugrunde liegt. Dies schafft Möglichkeiten für Schnittstellen, die subtile Aktionen erkennen, kontinuierlich Bewegungen schätzen und motorische Absichten vor oder ohne große beobachtbare Bewegungen ableiten können. Die zuverlässige Funktionsweise solcher Schnittstellen außerhalb kontrollierter Umgebungen bleibt ein erhebliches Forschungsproblem. EMG variiert zwischen Benutzern und Aufzeichnungssitzungen und ist empfindlich gegenüber Elektrodenplatzierung, Kontaktbedingungen, Bewegung und anderen Störquellen. Dies motiviert die Forschung in Signalverarbeitung, zeitlichem maschinellen Lernen, Repräsentationslernen, Anpassung und Echtzeitinferenz.

Eine zweite Herausforderung besteht darin, dass neuromotorische Signale allein begrenzte Informationen darüber liefern, mit was der Benutzer interagiert und warum eine bestimmte Bewegung auftritt. Das Projekt wird daher EMG mit egocentric vision kombinieren, um Objekte, Hände, Kontakte, Affordanzen und den Status einer Aufgabe zu erfassen. Dies schafft ein multimodales Forschungsproblem: das Lernen von Repräsentationen, die neuromotorische und visuelle Informationen kombinieren, und die Entwicklung von Methoden zur Schlussfolgerung über menschliche Absichten, Hand-Objekt-Interaktionen und den Zustand einer laufenden Manipulationsaufgabe.

Aufgabenbeschreibung:

• Entwicklung von Signalverarbeitungs- und maschinellen Lernmethoden für multikanalige EMG, einschließlich diskreter und kontinuierlicher Dekodierung von Hand- und Fingeraktivitäten.
• Entwicklung von egocentric Computer-Vision-Methoden zum Verständnis von Händen, Objekten, Hand-Objekt-Interaktionen, Kontakten, Affordanzen und dem Status von Aufgaben.
• Entwicklung von multimodalen Lern- und Schlussfolgerungsmethoden, die EMG mit egocentric vision kombinieren, um motorische Absichten und Interaktionskontexte abzuleiten.
• Untersuchung von Schlussfolgerungen über Objekte, Aktionen, Interaktionssequenzen und den Status von Aufgaben, um mehrdeutige motorsignale zu klären und beabsichtigte Aktionen vorherzusagen.
• Anwendung von Methoden auf die geschickte Teleoperation von Robotern, einschließlich der Zuordnung menschlicher motorischer Absichten zu Roboter-Manipulatoren und geschickten Händen.

Profil:

ETH Anforderungen:

• Schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.
• Ein hervorragender Masterabschluss (MSc., M.Eng. oder gleichwertig) in Informatik, Elektrotechnik, Robotik oder einem verwandten Bereich.

Sie bringen mit:

• Eine starke Grundlage im maschinellen Lernen, einschließlich Klassifikation und Regression, Modellauswertung, Repräsentationslernen und Generalisierung.
• Ein solides Verständnis von Signalen und Zeitreihendaten (z.B. Abtastung, Frequenz, Phase, Rauschen, spektrale Darstellungen und Filterung).
• Starke Programmierkenntnisse und Erfahrung in der Implementierung und quantitativen Bewertung rechnerischer Methoden.
• Ein Interesse an der Entwicklung von Echtzeitsensorik- und interaktiven Systemen, einschließlich Experimenten mit physischen Sensoren.

Ein starker Hintergrund in einem oder mehreren der folgenden Bereiche ist besonders vorteilhaft:

• Elektrotechnik und Signalverarbeitung: EMG oder andere elektrophysiologische Signale, Sensorsysteme, eingebettete Systeme, Elektronik oder tragbare Sensorik.
• Robotik: Manipulation, geschickte Manipulation, Teleoperation, Robotiklernen, geteilte Autonomie oder Mensch-Roboter-Interaktion.
• Computer Vision: egocentric vision, Schätzung der Hand- und Objektpose, Hand-Objekt-Interaktion, Kontakt- und Affordanzen-Schätzung, Videoverständnis oder Aktionskennung.
• Maschinelles Lernen: zeitliches Modellieren, Repräsentationslernen, multimodales Lernen, multimodales Schlussfolgern, Domänenanpassung oder Lernen aus verrauschten Sensordaten.
• Interaktive Systeme: HCI, Mixed Reality, tragbare Computer oder Echtzeitsysteme.

Wir erwarten nicht, dass Bewerber bereits Experten in allen diesen Bereichen sind.

Arbeitsplatz:

Wir bieten ein spannendes Forschungsumfeld und ein Team, mit dem Sie studieren und arbeiten können. Sie haben die Möglichkeit, vollständige Forschungssysteme zu entwickeln, die tragbare Sensorik, egocentric Wahrnehmung, maschinelles Lernen und robotische Interaktion umfassen. Darüber hinaus hat die ETH Zürich mehrere international anerkannte Forschungsgruppen in Robotik, maschinellem Lernen, Computer Vision, interaktiven Systemen und Mixed Reality. In unserer Forschung arbeiten wir häufig mit anderen Gruppen und Abteilungen sowie Institutionen und Unternehmen in der Schweiz und im Ausland zusammen.

Während Ihrer Promotion haben Sie die Möglichkeit, zum ETH AI Center beizutragen und mit ETHAR, dem Forschungszentrum für Augmented Reality der ETH in Zusammenarbeit mit Google XR, zusammenzuarbeiten. Die Position bietet Zugang zu Infrastruktur für tragbare und eingebettete Prototypen, egocentric Sensorik, interaktive Systeme und robotische Manipulation. Wir unterstützen die Veröffentlichung und Präsentation auf führenden internationalen Konferenzen und Fachzeitschriften und fördern intellektuelle Unabhängigkeit und technisch ehrgeizige Forschung.

Wir schätzen Vielfalt und Nachhaltigkeit:

Im Einklang mit unseren Werten fördert die ETH Zürich eine inklusive Kultur. Wir setzen uns für Chancengleichheit ein, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden. Besuchen Sie unsere Website für Chancengleichheit und Vielfalt, um zu erfahren, wie wir ein faires und offenes Umfeld gewährleisten, das es jedem ermöglicht, zu wachsen und zu gedeihen. Nachhaltigkeit ist ein Kernwert für uns – wir arbeiten konsequent auf eine klimaneutrale Zukunft hin.

Neugierig? So sind wir auch.

Bitte reichen Sie Ihre vollständige Bewerbung über das Online-Bewerbungsportal ein:

• Motivationsschreiben (nicht mehr als 1 Seite), in dem erläutert wird, wie Ihre bisherigen Projekte mit der Verarbeitung von EMG oder anderen Biosignalen, Robotik, egocentric vision, eingebetteter Sensorik oder Mixed Reality zusammenhängen.
• Lebenslauf (PDF).
• Universitätszeugnis (Bachelor und Master).
• Kontaktdaten von 1-2 akademischen Referenzen (jemand mit Doktortitel).
• Optional: Link zu Ihrem GitHub-Profil und/oder Portfolio/Website.

Die Position ist bis zur Besetzung offen. Es ist nicht notwendig, per E-Mail zu fragen, ob die Stelle noch offen ist. Wenn Sie diese Stellenanzeige noch auf jobs.ethz.ch sehen, ist die Stelle noch offen. Bewertungen und Interviews erfolgen fortlaufend. Wenn Sie diese Stellenanzeige weiterhin auf jobs.ethz.ch sehen, ist die Stelle noch offen. Frühester Beginn: Herbst 2026.

Für Fragen, die oben nicht beantwortet wurden, kontaktieren Sie bitte siplab-recruiting@inf.ethz.ch. Bewerbungen, die an diese E-Mail-Adresse gesendet werden, werden ignoriert. Bitte vermeiden Sie auch, alle Ihre Dokumente zu senden, um zu fragen, ob Ihr Profil passt – laden Sie sie einfach über jobs.ethz.ch hoch.

Über die ETH Zürich: Die ETH Zürich ist eine der weltweit führenden Universitäten, die sich auf Wissenschaft und Technologie spezialisiert hat. Wir sind bekannt für unsere hervorragende Ausbildung, bahnbrechende Grundlagenforschung und den direkten Transfer neuen Wissens in die Gesellschaft. Über 30.000 Menschen aus mehr als 120 Ländern finden unsere Universität zu einem Ort, der unabhängiges Denken fördert und ein Umfeld schafft, das Exzellenz inspiriert. Im Herzen Europas gelegen, aber mit Verbindungen in die ganze Welt, arbeiten wir gemeinsam daran, Lösungen für die globalen Herausforderungen von heute und morgen zu entwickeln.