Stages M2, Reinforcement Learning, Toulouse

Bonjour à tous,

L'équipe SuReLI (Supaero Reinforcement Learning Initiative) propose d'accueillir des stagiaires de M2 sur des sujets variés en RL.
Nous privilégions les candidatures spontanées d'étudiant.e.s s'étant renseigné.e.s sur nos travaux récents https://sureli.isae-supaero.fr .

Parmi les thèmes de recherche possibles (pardon pour le mélange français/anglais) :
- offline RL
- RL in the low data regime
- robust MDPs
- learning representations for generalization in RL (possible extensions of [1,2,3])
- better understanding of variance in SGD and implications on model-based Deep RL (following up on [4])
- representations of deep NNs (for evolutionary optimization among other things [5])
- neural architecture search [6]
Nos applications de préférence :
- the usual suspects in RL (OpenAI Gym, ProcGen, Deepmind Control Suite, etc.)
- new line of research on the application of deep RL to the control of tumoral micro-environments
- control of fluid flows and computational fluid dynamics
- mobile robotic applications (simulated or real, we have a bunch of platforms in the lab)
- coupling RL and mixed integer linear programming for industrial engineering topics

Nous sommes également ouverts à discuter de bonnes propositions de recherche individuelles.
Plusieurs opportunités pour poursuivre en thèse peuvent se concrétiser en cours d'année 2023.

Cordialement,
Emmanuel

[1] https://ieeexplore.ieee.org/document/9936606
[2] https://arxiv.org/abs/2204.06355
[3] https://arxiv.org/abs/2209.09203
[4] https://arxiv.org/abs/2110.01528
[5] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3449639.3459361
[6] https://arxiv.org/abs/2202.08539