Verfügbare Abschlussarbeiten (Bachelorarbeit, Masterarbeit), Forschungs- und Projektmodule sowie Tutor- und HiWi-Jobs finden Sie auf dieser Webseite oder am schwarzen Brett der Professur (gegenüber von Raum 3003-N sowie neben Raum 3079-N).

Die Arbeiten stellen wir interessierten Studierenden gerne auf Anfrage persönlich vor. Die Themen entstammen in erster Linie unseren Forschungsschwerpunkten bzw. unseren nationalen und internationalen Projekten. Gerne können aber auch eigene Ideen und Ansätze eingebracht werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an den jeweiligen Ansprechpartner.

Masterarbeitsthema „Ethernet-basierte Schnittstellen für High-Performance-Sensorik in Elektroautos“

Motivation

Komplexe Sensorik wird in modernen Autos durch Trends wie autonome Fahrfähigkeiten und Elektrifizierung immer wichtiger. Bei batterieelektrischen Autos ist der Akkumulator eine zentral wichtige Hochleistungskomponente. Er benötigt eine präzise Überwachung, um beispielsweise aktuelle Belastung, Restlaufzeit oder auch die Lebensdauer einschätzen und bei Bedarf reagieren zu können. Diese Anforderungen stellen die Vernetzungs- und Softwarearchitektur im Auto vor neue Herausforderungen: eine große Menge an Daten sollte umfangreich analysiert werden können, um die komplexen Vorgänge bestmöglich erfassen zu können. Traditionelle Bus-Systeme wie beispielsweise der CAN-Bus kommen hier schnell an ihre Grenzen.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, Ethernet-basierte Schnittstellen und darauf aufbauende Softwarearchitekturen zu untersuchen. Als Fallstudie dient ein Batteriemanagementsystem von Munich Electrification und seine Einbindung in Fahrzeuginfrastrukturen. Die Arbeit wird vorwiegend bei XITASO durchgeführt und in enger Abstimmung mit Munich Electrification betreut. Die wissenschaftliche Betreuung wird durch Prof. Dr. Bernhard Bauer an der Universität Augsburg übernommen. Bei Interesse kann die Arbeit auch mit einem Praktikum verbunden werden.

Aufgabenstellung

• Du arbeitest Dich in die Themen Automotive Ethernet, Batteriemanagement und Softwarearchitektur in Automobilen ein, insbesondere AUTOSAR
• Du führst eine Literaturrecherche zu weiteren Vernetzungs- und Softwarearchitekturen in Autos durch
• Du erstellst mögliche Architekturkonzepte zur Integration von High-Performance-Sensorik in die Automotive-Steuerungsinfrastruktur
• Anhand einer prototypischen Implementierung in Kooperation mit Munich Electrification evaluierst und bewertest Du Deinen Proof of Concept

Dein Profil

• Du absolvierst einen Masterstudiengang im Bereich Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung an einer Universität oder Hochschule
• Du besitzt die Fähigkeit, Dich selbstständig in neue Themengebiete einzuarbeiten und bist begeistert von Sensorik und Architekturen in Automobilen
• Du verfügst über eine schnelle Auffassungsgabe und ganzheitliches, analytisches Denken
• Idealerweise hast Du Vorkenntnisse im oben genannten Themenbereich

Ansprechpartner

Daniela Auger-Huggenberger
Tel. +49 821 885882-24

jobs@xitaso.com

Thema „Active Learning“

Motivation

Für Deep Learning Projekte wird üblicherweise ein großer Satz annotierter Daten benötigt. Im Bereich der Medizin müssen diese Annotationen normalerweise manuell erstellt werden, was sehr kostspielig ist. Im Rahmen des LIFEDATA Forschungsprojekts wird ein Framework entwickelt, welches mittels Active Learning und Semi Supervised Learning den manuellen Aufwand reduzieren soll.

Aufgabenstellung

Das Forschungsprojekt findet in Kooperation mit Corpuls statt, so dass verschiedene Aufgaben an der Uni oder in der Firma erarbeitet werden können. Für Details bitte Kontakt aufnehmen

Ansprechpartner

• Fabian Rabe
• Fabian Stieler

Thema „Intent-Based Networking“

Motivation

Ein noch junger Ansatz um den steigenden Komplexitätsgrad moderner Netze und insbesonders Mobilfunknetze kontrollierbar zu halten ist Intent-Based Networking. Das Konzept soll die Komplexität vom Betreiber abstrahieren und bedient sich sogenannter „Intents“ bzw. Absichten des Betreibers.

In unserem Fall gehen wir von einer Intent Specification Platform aus, welche natürlichsprachlich formulierte Absichten in formale und strukturierte Intent Logic Units übersetzt.

Der Fokus liegt nun in einem System, welches die zum Teil noch sehr abstrakten Intent Logic Units in technisch konkretere übersetzt, welche letztendlich direkt im Netzwerk aktiviert werden könnten.

Aufgabenstellung

Im Umfang dieses Projektmoduls / dieser Masterarbeit soll ein Intent-Fulfilment-Mechanismus erarbeitet werden, welcher eingehende Intent Logic Units in technisch konkretere „übersetzt“.

Dazu sollen die technisch konkreteren Intent Logic Units aus einer Intent Logic Library gesucht werden.

Hauptaufgabe ist es, diesen Suchmechanismus zu konzipieren und entlang eines Beispiel-Use-Cases zu implementieren.

Ansprechpartner

Tobias Foth

Bemerkung

Das Thema wurde in Kooperation mit den Nokia Bell Labs in München gestellt, weshalb eine geeignete Vertraulichkeitserklärung unterzeichnet werden muss. Die Arbeit soll außerdem auf Englisch verfasst werden.

Häufig werden zu den oben genannten Abschlussarbeitsthemen auch Forschungs- oder Projektmodule angeboten. Bei Interesse bitte beim jeweiligen Betreuer melden.

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