资金金额：学费和每年20622英镑的免税津贴
工作时间：全职
招聘工程学系的博士生。成功的候选人将有机会在医疗应用中分析基于人工智能多智能体系统的性能/鲁棒性。
该博士项目旨在增强医疗领域基于人工智能的多智能体系统的鲁棒性和安全性。主要目标是创建能够在医疗环境中可靠且安全运行这些系统的方法和工具。关键任务包括分析人工智能智能体与周围环境的相互作用，并确保它们的集体行为符合严格的安全规范。解决的挑战包括在各种条件下保持性能的一致性，管理意外的智能体相互作用，以及防止系统故障。该项目重点关注两个关键应用：首先，使用多机器人系统在养老院和家庭中协助老年人和残疾人完成诸如用药提醒和紧急报警等任务。其次，在流行病期间部署这些系统进行体温筛查、患者分诊和向隔离患者提供必需品，从而最大程度减少人员接触和病毒传播。
资格和要求
候选人应具有自动控制或相关领域的一等或二等一级学士学位（或同等或更高学位）。他们还应展示出进行原创研究的才能。
奖学金：例如，该奖学金为3年，每年提供英国研究与创新局（UKRI）标准（实际为20622英镑）的免税津贴和学费。
可选：额外收入：每个学生还可以通过教学助教获得平均每年2200英镑（最高可达4300英镑）的机会。
此外，还提供1500英镑的项目/消耗成本。
候选人应具备对控制理论和包括深度强化学习在内的人工智能算法的良好理解。对于在这些领域中表现出卓越才能的候选人（例如通过强有力的学术背景或在知名同行评审的期刊/会议上发表的研究论文），可能会被优先考虑。理想情况下，成功的候选人应具备多智能体系统鲁棒性分析的实际技能。
博士候选人应满足以下博士研究生的先决条件：
• 具备对自己研究领域的扎实知识；
• 在与其主要研究领域相关的至少几个选择的子领域中达到并展示出重要深度；
• 具备进行独立研究的能力，包括对自己和他人的研究进行批判性评估；
如果您有兴趣申请，请通过电子邮件向Dr. Abdelhafid Zenati abdelhafid.zenati@city.ac.uk发送任何初步的非正式咨询。
如何申请
在线申请应通过点击上方的“申请”按钮提交。
有关申请过程的查询，请联系pgr.sst.enquire@city.ac.uk
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学费和每年20622英镑的免税津贴 
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