Doktorand i reglerteknik med fokus på säkra reglersystem

Uppsala universitet är ett brett forskningsuniversitet med stark internationell ställning. Det yttersta målet är att bedriva utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för att göra långsiktig skillnad i samhället. Vår viktigaste tillgång är alla de individer som med sin nyfikenhet och sitt engagemang gör Uppsala universitet till en av landets mest spännande arbetsplatser. Uppsala universitet har drygt 54 000 studenter, mer än 7 500 anställda och en omsättning på cirka 8 miljarder kronor.




Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer.

Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionen för informationsteknologis webbplats.  
https://www.it.uu.se/

Vid avdelningen för Systemteknik utvecklar vi teori för och tillämpningar av reglerteknik, systemidentifiering och maskininlärning. Ett viktigt mål är att utveckla matematiska modeller som kan beskriva verkliga dynamiska fenomen så att maskiner och människor mer effektivt kan agera i världen runt oss.

Läs mer om våra förmåner och hur det är att jobba inom Uppsala universitet. https://www.uu.se/om-uu/jobba-hos-oss/

Ett exempel på föreslagna forskningsprojekt anges kort nedan. Den exakta inriktningen avgörs i en dialog mellan sökande och handledaren.

Projektbeskrivning: Säker inlärning och reglering
De snabba framstegen inom beräkningsteknik och den ökande tillgången till data ger nya möjligheter att bädda in intelligens i cyberfysiska system för att åstadkomma säker interaktion med dynamiska miljöer. Intelligenta cyberfysiska system genom integration av hårdvara, mjukvara, kommunikationsteknik, system, reglerteknik och maskininlärning. Detta möjliggör applikationer inom områden som robotik och autonoma fordon, industriella processer eller energisystem och annan kritisk infrastruktur. Samtidigt kan misslyckanden i cyberfysiska system få förödande konsekvenser.

Vår forskning syftar till att skapa nya systemteoretiska metoder som möjliggör design av intelligenta cyberfysiska system som är säkrade mot motståndare och naturliga misslyckanden. Forskningen är särskilt fokuserad mot reglerteori, samt med metoder inom optimering och statistik inlärning.

Forskningen ska utveckla nya probabilistiska riskmått och optimeringsbaserade designmetoder för inlärning och reglering i återkopplade system som tar hänsyn till attackernas påverkan och detekterbarhetsbegränsningar, såväl som till en mångsidig uppsättning av motståndarmodeller med osäkerhet. Möjliga ämnen inkluderar, men är inte begränsade till: att undersöka effekten och detekterbarheten av klasser av attacker (t.ex. fördröjning, Denial-of-Service eller falska datainjektionsattacker); robust reglering och feldetektering för ökad säkerhet; analys av datadrivna reglertekniska metoder ur ett säkerhetsperspektiv; utforska samband och skillnader mellan så kallade adversarial training, robusthet och säkerhet i samband med maskininlärning för reglering.

Vi välkomnar även blivande studenters initiativ och det exakta forskningsämnet kommer att avgöras i en dialog mellan studenten och handledaren efter anställning.

Mer information finns via länken till projektbeskrivningen. https://www.andre-teixeira.eu/projects_SSF_FFL7.html

Arbetsuppgifter
Doktoranden ska främst ägna sig åt den egna forskarutbildningen. Övrig tjänstgöring vid institutionen, som avser undervisning och administrativt arbete, ingår inom ramen för anställningen (max 20%).

Kvalifikationskrav
Behörig till utbildning på forskarnivå är den som har

- avlagt civilingenjörsexamen, magisterexamen eller motsvarande examen på avancerad nivå inom ett ämne som är relevant för projektet, eller
- fullgjort minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå inklusive ett självständigt arbete om minst 15 högskolepoäng, eller
- på något annat sätt förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
- goda kommunikationsfärdigheter och utmärkta studiemeriter, samt goda färdigheter i engelska i tal och skrift.
- personliga egenskaper, som kreativitet, grundlighet och/eller ett strukturerat arbetssätt kring problemlösning.

Specifika krav för detta projekt är som följer: (i) goda programmeringskunskaper (helst i Matlab och Python) och (ii) kunskap om reglerteori eller tillämpad matematik med fokus på linjär algebra, statistik och optimering. 

Ansökan
Ansökan ska innehålla: 1) en redogörelse (max 2 sidor) om den sökandes motivering för att söka denna tjänst, tillsammans med självbedömning av varför du skulle vara rätt kandidat för denna tjänst; 2) ett CV; 3) examina och betyg (översatta till engelska eller svenska); 4) magisteruppsatsen (eller ett utkast till detta, och/eller någon annan egenproducerad teknisk eller vetenskaplig text), publikationer och andra relevanta dokument; och 5) referenser med kontaktinformation (namn, e-post och telefonnummer) och (om möjligt) upp till två rekommendationsbrev. Observera att ansökningar som inte inkluderar alla delar som anges ovan kanske inte kommer att beaktas.

Ansökningar kan lämnas av sökande som inte helt avlagt civilingenjörsexamen (eller motsvarande), dock bör alla sökande ange tidigast möjliga startdatum för anställningen.

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i https://regler.uu.se/?languageId=3.

Observera att detta är en förkortad version av annonsen. För att se den fullständiga annonsen vänligen klicka på ”Ansök här” eller se Uppsala universitets hemsida: https://uu.se/jobb/

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala.

Upplysningar om anställningen lämnas av: Universitetslektor André Teixeira (phone: +46  18-471 5414, email: andre.teixeira@it.uu.se).

Välkommen med din ansökan senast den 21 augusti 2023, UFV-PA 2023/2410.

Vi undanber oss erbjudanden om rekryterings- och annonseringshjälp.


Ansökan tas emot i Uppsala universitets rekryteringssystem.