Wir freuen uns sehr über die Zusammenarbeit mit den Studenten und wir möchten euch kurz vorstellen, in welchen Themengebieten wir uns besonders über eure Unterstützung freuen würden. Kommt gerne mit euren Ideen und Vorstellungen vorbei und wir suchen gemeinsam nach Möglichkeiten, wie ihr eure Abschlussarbeiten, Seminararbeiten, Forschungs- und Projektmodule bei uns erledigen könnt. Für Fragen stehen wir euch jederzeit zur Verfügung.
GPU Nachbarschaftssuche für Partikel
Ich befasse mich mit der Verbesserung von KI-gestützter Simulation von großen Partikelsystemen. Mein Arbeit basiert dabei auf dem Paper von Sanchez et al. (Link unter dem Foto). Ein wichtiger Bestandteil dabei ist die Nachbarschaftssuche, die für den Aufbau des Graphen benötigt wird. Dieser Schritt ist zu jedem Simulationszeitpunkt notwendig und wird aktuell immer komplett ausgeführt auch wenn sich der Graph zwischen Zeitschritten nur minimal ändert. Außerdem ist die Suche bisher nur CPU implementiert und nicht parallelisiert.
Vorgehen:
- Recherche von Nachbarschaftssuche-Algorithmen in Julia und Forschung
- Einarbeiten in das Julia-Package GNS.jl
- Implementierung der Methoden
- Gegenüberstellen von verschiedenen Ansätzen
- Validierung der Ergebnisse an einem Test-Case
Vorrausstetzungen:
- Keine
- Erste Kenntnisse in Julia oder Python hilfreich
- Interesse an Partikelsimulationen hilfreich
Virtuelle Lerndaten für die soziale Mensch-Roboter-Interaktion - Modellierung und Simulation von Arbeitsprozessen mit Menschen mit Behinderung
In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der Vorhersage von menschlichen Fähigkeiten, um damit Robotervrhaltne zu planen und insbesondere Menschen mit Behinderung in ihrem Arbeitsalltag zu unterstützen. Dabei werden Methoden aus der Arbeitsmedizin und dem Maschinellen Lernen kombiniert. Ziel ist, dass eines Tages Personen egal welcher körperlichen Fähigkeiten und Voraussetzungen gemeinsam am Arbeitsalltag teilhaben können.
In dieser Arbeit sollen aufbauend auf einer bestehenden Simulation in OpenSim neue Arbeitsprozesse und Behinderungskomplexe simuliert werden. Der Fokus der Arbeit kann flexibel gelegt werden auf die Bereiche Modellierung oder Solver/Simulation. Die Simulation dient der Generierung künstlicher Lerndaten für die späteren Lernmethoden.
Was wir bieten
- Einblicke in die Mensch-Roboter-Interaktion und medizinisch korrekte Simulation von Menschen
- Lockere Arbeitsathmosphäre
- Flexible Betreuung
- Prüstandsarbeit/Realvalidierung möglich
Was du mitbringst
- Studium der Ingenieursinformatik, Medizininformatik, Informatik, oder ähnliche
- Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion und sozialer Teilhabe
- Vorwissen in Simulation wünschenswert
Weiterentwicklung unserer Softwarepakete für Graph Neural Networks
Die Programmiersprache Julia wächst aktuell stark in ihrer Anwendung sowohl in der Forschung als auch in der Industrie bei großen Unternehmen wie beispielsweise ASML und Bosch. Dabei arbeitet unser Lehrstuhl aktiv an der (Weiter-)entwicklung unser aktuellen Softwarepakete für Julia, besonders im Bereich Graph Neural Networks. Dabei gibt es immer aktuelle Themen die in Angriff genommen werden können um das Paket und die Sprache voranzutreiben.
Dies beinhaltet:
- Entwicklung neuer Funktionen der Pakete
- Mitwirken an Core-Paketen von Julia
- Instandhaltung der aktuellen Software
Kombination von Arbeitmedizin und KI zur Vorhersage menschlicher Fähigkeiten
In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der Vorhersage von menschlichen Fähigkeiten, um damit Robotervrhaltne zu planen und insbesondere Menschen mit Behinderung in ihrem Arbeitsalltag zu unterstützen. Dabei werden Methoden aus der Arbeitsmedizin und dem Maschinellen Lernen kombiniert. Ziel ist, dass eines Tages Personen egal welcher körperlichen Fähigkeiten und Voraussetzungen gemeinsam am Arbeitsalltag teilhaben können.
In dieser Arbeit sollen neue Vorhersagemodelle erstellt und validiert werden. Die Modelle bauen auf den bestehenden Standards ICF (International Classification of Functioning, Disability and Health) und IMBA (Inklusion von Menschen mit Behinderung in die Arbeitswelt) auf. Diese sollen in Bayessche Netze überführt und mit vorhandenen Daten vortrainiert werden. Je nach Art und Umfang der Arbeit, soll ebenfalls eine Nutzerstudie durchgeführt werden, um (a) Datne zu gewinnen und (b) die Methode zu validieren.
Was wir bieten
- Einblicke in die Mensch-Roboter-Interaktion und medizinisch korrekte Simulation von Menschen
- Lockere Arbeitsathmosphäre
- Flexible Betreuung
- Prüstandsarbeit/Realvalidierung möglich
Was du mitbringst
- Studium der Ingenieursinformatik, Medizininformatik, Informatik, oder ähnliche
- Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion und sozialer Teilhabe
- Vorwissen in Maschinellem Lernen und Bayesschen Netzen wünschenswert
Praktikum Autonomes Fahren Refactoring
Das Praktikum Autonomes Fahren findet in jedem Wintersemester statt. Wenn du bereits an dem Projekt gearbeitet hast, kannst du auch im Sommersemester weiter daran arbeiten. PAF