Projekte für Bachelorarbeiten – WS 2024

Created in August 20, 2024

2024

MDE YellowPages – Visualisierungsplattform für Forschungsdaten

Im akademischen Kontext ist es immer wieder wichtig über den eigenen Tellerrand hinauszublicken und zu sehen, von wem, wo und vor allem woran derzeit geforscht wird. Um die Suche nach potenziellen Kollaborationspartnern zu erleichtern, ist das Ziel dieser Arbeit ist es eine Plattform zu schaffen, die es den Usern erlaubt Daten über Forscher, Forschungsprojekte und Publikationen im Bereich der akademischen/industriellen Forschung an Model-Driven Engineering zu präsentieren.

Hierzu sollen Daten aus diversen Quellen (Online-Datenbanken wie ORCiD, DBLP, Semantic Scholar) zusammengefügt, bereinigt, vervollständigt und danach visualisert werden. Wichtig ist, zu beachten, dass das System aktualisierbar bleibt und erlaubt neue Daten hinzuzufügen. Einen prototypischen Einstieg in dieses Thema bildet https://map.mde-network.org/. Diese GUI zeigt einen kleinen Teil der möglichen Visualisierungen ab. Dieser primitive Frontend-Prototyp kann optional als Ausgangspunkt gewählt werden, der danach ausgeweitet wrid um zB Daten zusätzlich auch tabellarisch und durch Suche auffindbar zu machen.

  • Dazu sollen zunächst anhand einer Literaturrecherche Visualisierungsmöglichkeiten erhoben und verglichen werden.
  • Anschließend soll ein datengetriebener Prozess definiert werden, der das kontinuierliche Einpflegen, Zusammenfügen und Korrigieren der Daten erlaubt.
  • Zum Abschluss soll Prototyp dieser Platform gebaut werden, der es erlaubt die Erkenntnisse .

Betreuung: Stefan Klikovits

DevOps Pipeline for a Quantum Software Library

Achtung: Dieses Projekt erfordert Bespechungen in Englisch

This project involves transforming a codebase for analyzing quantum computer data into a polished software package. Important: No prior quantum background is required, but a general interest in the field is preferred.

Quantum computing has achieved remarkable advancements over the past decade, offering the potential to revolutionize computational methods. With the increasing size of quantum devices, efficiently extracting, storing, and processing the information they generate is a growing challenge. The classical shadow formalism, developed by Prof. Dr. Richard Kueng, Co-Head of the Institute for Integrated Circuits, is a key tool widely used in the field to address this challenge.

The goal of this project is to refactor the existing code, making it more maintainable and extendable. Key tasks include implementing automated testing, setting up main and development branches, creating example scripts, and packaging the code for easy installation via pip. Additional challenges include code profiling and optimization.

This project is in collaboration with Prof. Richard Kueng’s group and will be directly co-supervised by Kristina Kirova, a PhD student in the group.

Betreuung: Stefan Klikovits

Sprach-basierte Steuerung von Digitalen Zwillingen

Moderne KI-Systeme haben mittlerweile Einzug in unseren Beruf, Haushalt und Alltag genommen. Unter anderem wurde dieser Fortschritt in zwei spezifischen Bereichen markant. Der erste ist in der Entwicklung von Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Google Assistant, die einfache Aufgaben übernehmen, Informationen beschaffen und teilweise auch komplexe Befehlsabfolgen durchführen können. Ein weiterer vielversprechender Bereich ist der, der digitalen Zwillinge (engl. “digital twins”). Durch gezielte Datenverarbeitung und Integration von KI Technologien lassen sich auch so, komplexe Prozesse gestalten.

Ziel dieser Arbeit ist die Analyse und Implementierung einer Modell-basierten Sprachsteuerung mithilfe digitaler Zwillinge.

  • Dazu sollen zunächst anhand einer Literaturrecherche die bisherigen Entwicklungen im Hinblick auf den Einssatz von Sprachsteuerung im Bereich Digitaler Zwillinge und Modelle erhoben werden.
  • Anschließend soll ein Modell der Funktionalitäten (engl. “capabilities”) gebaut werden, dass die Fähigkeiten der Devices bzw. deren digitaler Zwillinge erfassen kann.
  • Zum Abschluss, sollen dieses Modell als Grundlage zur Konstruktion von eines Sprachassistenten dienen.

Als Case Study Systeme stehen am Institut diverse Smart Devices, inkl. autonomer Fahrzeuge (PiCars), Roboterarme und ein 3D Drucker zur Verfügung.

Betreuung: Stefan Klikovits

Digitaler Zwilling eines 3D Druckers

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings eines 3D Druckers (steht am Institut bereit). Hierfür soll ein Raspberry Pi als Steuerungseinheit dienen, die es ermöglicht die Prozesse des 3D Druckers zu steuern, Echtzeit und historische Daten veranschaulichbar und analysierbar zu machen, sowie diverse Vorhersagen und Simulationen durchzuführen.

  • Dazu sollen zunächst anhand einer Literaturrecherche die bisherigen Entwicklungen im Bereich Digitaler Zwillinge im 3D Druck erhoben werden.
  • Anschließend soll ein digitaler Zwilling des 3D Druckers und seiner Funktionalität gebaut werden, der die Fähigkeiten digitaler Zwillinge erfassen kann.
  • Zum Abschluss, soll die Usability des digitalen Zwillings evaluiert werden.

Betreuung: Stefan Klikovits

Entwicklung einer Asset Administration Shell für Autonome Fahrzeuge

Die fortschreitenden Entwicklungen der Industrie 4.0 führten zur Konzeption des Asset Administration Shell (AAS) Standards. AAS erlaubt es den Zustand, die Fähigkeiten und weiterführende Details diverser Assets (Komponenten) zu beschreiben.

Ziel dieser Arbeit ist es, eine AAS für ein ferngesteuertes, teilweise autonomes Fahrzeug zu konzipieren und zu implementieren. Als “echtes” Fahrzeug wird hierfür ein Raspberry Pi Car gewählt, dass am Institut vorhanden ist. Darauf basierend soll die AAS erlauben den Zustand des Fahrzeugs zu lesen und auch diverse “Tasks” zu senden, wie zB Fahrten von A nach B, selbst-adaptives Navigieren zu diversen POI, etc.

  • Dazu sollen zunächst anhand einer Literaturrecherche die bisherigen Erkenntnisse im Hinblick auf den Einssatz von AAS im Bereich (autonomer) Fahrzeuge erhoben werden.
  • Anschließend sollen ausgewählte Fragestellungen anhand einer Case-Study untersucht werden und mit den Ergebnissen der Literaturrecherche verglichen werden.
  • Fragestellungen sind zB wie die AAS aufgebaut werden kann, wie mehrere Fahrzeuge zu Flotten zusammengefügt und orchestriert werden können und welche Daten für solche Fahrzeuge von Interesse sind.

Betreuung: Stefan Klikovits

Visualisierungsplattform für Echtzeit-Daten (Digital Twin Dashboard)

TBA

Betreuung: Stefan Klikovits

Timeseries Database für Bild- und Videostreams

TBA

Betreuung: Stefan Klikovits