Abschlussarbeiten

Betreuer: Sven Ole Schmidt, Horst Hellbrück

Stand: Offen

Themengebiet: 

Robotik, Mensch-Maschine-Interaktion, Sprachverarbeitung, Large Language Models, kamerabasierte Objekterkennung

Aufgabenbeschreibung: 

In diesem Studienprojekt soll eine akustische Schnittstelle für einen bestehenden Cobot-Demonstrator entwickelt werden. Der Demonstrator erkennt mithilfe einer Kamera verschiedene Stifte, bestimmt deren Position, greift einen ausgewählten Stift und legt ihn in einer Ablage ab.

Ziel des Projektes ist es, diese bestehende Funktionalität um eine sprachbasierte Bedienung zu erweitern. Nutzerinnen und Nutzer sollen dem Cobot per Sprache mitteilen können, welchen Stift er greifen soll. Mögliche Sprachbefehle sind zum Beispiel:

„Greife den roten Stift.“

„Nimm den blauen Stift.“

„Lege den schwarzen Stift in die Ablage.“

Die Spracheingabe soll über ein Mikrofon aufgenommen und anschließend in Text umgewandelt werden. Die weitere Verarbeitung erfolgt in Python. Dabei kann je nach Interesse und technischer Ausrichtung ein lokales oder cloudbasiertes Large Language Model eingesetzt werden. Alternativ können auch hybride Ansätze untersucht werden, bei denen klassische Sprachverarbeitung, regelbasierte Verarbeitung und LLM-basierte Interpretation kombiniert werden.

Im Mittelpunkt steht die Frage, wie natürlichsprachliche Anweisungen zuverlässig in eindeutige Steuerinformationen für den Cobot überführt werden können. Das Projekt kann je nach Interesse stärker praktisch-demonstratorisch oder stärker konzeptionell/evaluierend ausgerichtet werden.

Aufgaben:

• Einarbeitung in den bestehenden Cobot-Demonstrator

• Analyse der vorhandenen Schnittstellen zur Cobot-Steuerung

• Auswahl und Integration eines geeigneten Mikrofons

• Umsetzung einer Sprache-zu-Text-Verarbeitung

• Entwicklung einer Python-basierten Verarbeitungskette

• Anbindung eines lokalen oder cloudbasierten LLMs

• Interpretation natürlichsprachlicher Befehle zur Auswahl eines bestimmten Stiftes

• Übersetzung der erkannten Nutzerabsicht in eine technische Steuerinformation

• Übergabe der Zielinformation an den bestehenden Cobot-Demonstrator

• Test mit unterschiedlichen Sprachbefehlen, Stiftfarben und Situationen

• Bewertung der Robustheit, Eindeutigkeit und Bedienbarkeit

• Dokumentation des technischen Aufbaus und der Ergebnisse

   

Voraussetzungen

• Interesse an Robotik und Mensch-Maschine-Interaktion

• Grundkenntnisse in Python

• Interesse an Sprachverarbeitung, KI oder Large Language Models

• Bereitschaft zur Einarbeitung in bestehende technische Systeme

• Grundverständnis für Sensorik, Kamerasysteme oder Automatisierungstechnik ist hilfreich

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

   

Vorkenntnisse mit Cobots oder LLMs sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Der genaue Umfang und die Ausrichtung des Projektes können je nach Interesse und Anzahl der Studierenden angepasst werden.

Betreuer: Finja Wegener, Horst Hellbrück

Stand: Offen

Themengebiet: 

Virtual Reality, Human-Computer Interaction, Internet of Things (IoT) 

Aufgabenbeschreibung: 

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein digitaler Zwilling realer Räumlichkeiten entwickelt werden. Diese Räume sollen als 3D‑Modell aufbereitet und anschließend in eine VR‑Anwendung integriert werden. Ziel ist es, Live‑Sensordaten innerhalb dieser virtuellen Umgebung sichtbar und interaktiv erfahrbar zu machen. Die VR‑Anwendung soll es Nutzer:innen ermöglichen, sich frei durch die Räume zu bewegen, Visualisierungen ein‑ und auszublenden und verschiedene Darstellungsformen der Sensordaten zu erleben. Bei einer Abschlussarbeit soll zusätzlich ein systematischer Vergleich verschiedener Visualisierungsvarianten durchgeführt werden.

Aufgaben:

• 3D-Modellierung der Räumlichkeiten

• Entwicklung einer interaktiven VR-Anwendung

• Integration von Live-Sensordaten in die Anwendung

• Konzeption und Umsetzung verschiedener Varianten der Datenvisualisierung

• Vergleich und Bewertung dieser Varianten

   

Voraussetzungen

• Kenntnisse in 3D-Modellierung (z.B. in Blender, Cinema 4D o.Ä.) 

• Grundkenntnisse in einer Game Engine (Unity oder Unreal Engine)

• Interesse an VR-Anwendungen

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

   

Der genaue Umfang und die Ausrichtung des Projektes können je nach Interesse und Anzahl der Studierenden angepasst werden. Das Thema kann sowohl als Abschlussarbeit oder auch als Designprojekt bearbeitet werden. 

Betreuer: Tom Kruse, Horst Hellbrück

Stand: Offen

Themengebiet: 

Internet of Things (IoT), LoRaWAN, IT-Sicherheit, Microservices

Aufgabenbeschreibung: 

Im Rahmen des Projekts Open KI IoT SH entsteht eine offene Plattform zur Nutzung des landesweiten LoRaWAN-Netzwerks in Schleswig-Holstein. Die Plattform ermöglicht es Anwender:innen, LoRaWAN-fähige Sensoren einzubinden, Daten über das Netz zu übertragen und diese anschließend zu visualisieren sowie KI-gestützte Analysen durchzuführen. Die Plattform basiert auf einer Microservice-Architektur und wird in einem Kubernetes-Cluster betrieben.

Ziel der Arbeit ist die Konzeption eines umfassenden Security Frameworks für diese wachsende Plattform. Dazu sollen potenzielle Risiken und Angriffsvektoren identifiziert, bewertet und geeignete Sicherheitsmaßnahmen entwickelt werden. Die wichtigsten Ergebnisse sollen prototypisch implementiert und in die bestehende Architektur integriert werden.
 

Aufgaben:

• Analyse der bestehenden Plattformarchitektur

• Identifikation und Beschreibung relevanter Sicherheitsrisiken und Angriffsszenarien

• Auswahl und Bewertung geeigneter Sicherheitsmechanismen

• Konzeption eines übergreifenden Security Frameworks für die Plattform

• Prototypische Umsetzung ausgewählter Sicherheitskomponenten

   

Voraussetzungen

• Fundierte Kenntnisse im Bereich IT‑Sicherheit

• Grundverständnis von Microservice-Architekturen

• Grundkenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz

• Programmierkenntnisse in Python und JavaScript

   

Der genaue Umfang und die Ausrichtung des Projektes können je nach Interesse und Anzahl der Studierenden angepasst werden. 

Betreuer: Jan-Philipp Schreiter, Horst Hellbrück

Themengebiet

Evaluierung des Einsatzes von Graph-Datenbanken für Retrieval-Augmented Generation unter produktionsnahen Anforderungen

Ziele des Projektes

Konzeption, Implementierung und experimentelle Bewertung eines prototypischen RAG‑Assistenten basierend auf einer Graph Datenbank sowie Ableitung praxisnaher Empfehlungen für KMUs zur Nutzung bzw. Auswahl einer Open-Source-Lösung.

Betreuer: Jan-Philipp Schreiter, Horst Hellbrück

Themengebiet

Evaluierung und Kombination von Dokumenten-Parsing-Frameworks für eine effiziente Extraktionspipeline als Vorstufe einer Wissensdatenbank

Ziele des Projektes

Ziel ist es verschiedene Frameworks zum Parsen von Dokumenten zu evaluieren und eine Kombination, bzw. ein Routing bestimmter Dokumente in die einzelnen Frameworks für eine maximal effiziente Extraktion der Informationen aus verschiedenen Dokumententypen als Vorstufe vor der Wissensdatenbank.