Lehre und Forschung auf den Gebieten

• Wissensverarbeitung und Methoden der Künstlichen Intelligenz
• Soft Computing, Fuzzy Systeme, Neuronale Netze, Artificial Life
• Evolutionäre Algorithmen, Zeitlogik, Bayessche Netze
• KI-Programmiersprachen LISP und PROLOG
• Semantische Signalanalyse

Anwendung wissensbasierter Systeme

• Integrierte Informatikanwendungen, Autonome Mobile Systeme,
• Planung und Optimierung, Entscheidungsunterstützung, Data Mining

Studienrichtung "Intelligente Systeme" im Informatikstudium

Automatisierung des Kundensupports in Softwareunternehmen durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Die Masterarbeit entwickelt und evaluiert ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) zur teilweisen Automatisierung des Kundensupports für ein Praxisverwaltungssystem (PVS) in einem realen Unternehmen.

Die Arbeit stellt die theoretischen Grundlagen von RAG vor und nutzt diese in der Konzeptionsphase zur Variantendiskussion. Die besondere Herausforderung liegt in der Komplexität der eingesetzten Technologien und der Einbettung des Systems in den realen Anwendungskontext des Unternehmens.

Die praktische Umsetzung erfolgt durch die Entwicklung eines Chatbots mit einer...

FBI unterstützt ZF Brandenburg mit KI-Workshop

Ingenieure und Informatiker der „ZF Getriebe Brandenburg GmbH“ nahmen am 24.04.24 und 15.05.24 an einem Workshop im Informatikzentrum der Technischen Hochschule Brandenburg teil, bei dem sie sich gemeinsam mit Prof. Dr. Georg Merz, Prof. Dr. Emanuel Kitzelmann und Ingo Boersch intensiv dem Thema „Künstliche Intelligenz“ widmeten. Ziel der Veranstaltung war es, durch die Diskussion praktischer Anwendungsfälle, die Klärung zentraler Begriffe und praktische Hands-on-Erfahrungen ein fundiertes Verständnis von KI und Data Science zu fördern.

In...

GPT als Schnittstelle zwischen Menschen und Robotern am Beispiel eines rudimentären Bringe-Roboters im Szenario der Pflege

Im Rahmen des Masterprojektes "Künstliche Intelligenz - ChatGPT in Action" im WS23/24 wurde ein Prototyp einer Robotersteuerung entwickelt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Evaluierung eines Systems zur Steuerung eines Pflegeroboters durch Kommunikation mit einem Large Language Model (LLM) am Beispiel eines rudimentären Bringeroboters. Es geht um die Untersuchung der Eignung des LLM als Schnittstelle zwischen einem Roboter und einer körperlich eingeschränkten Person, um einfache Aufgaben in der Sichtweite und unter Kontrolle des Nutzers zu übernehmen.

LLMs zur Detektion von Phishing-Emails

Im Rahmen des Masterprojekts "Künstliche Intelligenz - ChatGPT in AKtion" im WS23/24 wurde von drei Erasmus-Studierenden ein Prototyp für einen Email-Checker entwickelt, der mit Hilfe eines Sprachmodells eine Email in Zimbra mit einem Chrome-Plugin auf Anzeichen von Phishing überprüft

Das Prinzip besteht darin, dass der Emailtext mit einem speziell entwickelten Prompt, der teilweise durch einen genetischen Algorithmus optimiert wurde, mit GPT-3.5 klassifiziert wird. Dabei berücksichtigt GPT bestimmte psychologische Aspekte [SMG22] und kann bei Bedarf auch erklären, warum die Email als...

Pizzabote 2024 - Breitensuche praktisch

In diesem Bachelorprojekt geht es um die Konstruktion und Programmierung eines Roboters, der Pizzas einzeln an Kunden ausliefert. Die Welt ist formalisiert, nicht wirklich essbar und dennoch real und physisch:

"Ihr Roboter erhält den Auftrag, eine oder mehrere Pizzen auszuliefern. Das Streckennetz ist ein einfaches Gitter, in dem es jedoch zu Störungen und damit zu unpassierbaren Kreuzungen kommen kann. Die gute Nachricht ist, dass Sie über globales Wissen verfügen und die aktuelle Karte der befahrbaren Wege dem Roboter kurz vor dem Start zur Verfügung...

Domain-Adversarial Training neuronaler Netze zur Überbrückung von Domänenlücken und Vergleich mit Contrastive Learning in einer industriellen Anwendung

Die Arbeit im realen industriellen Kontext konzentriert sich auf die Implementierung des Domain-Adversarial Trainings neuronaler Netze (DANN) zur Überbrückung einer Domänenlücke zwischen verschiedenen Kameratypen, speziell Industriekameras und Smartphone-Kameras. Ziel der Arbeit ist es, ein Regressionsmodell zu trainieren und dieses gegen einen anderen Ansatz zu evaluieren, der Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation (CUT) verwendet.

Die Trainingsdaten bestehen aus vorverarbeiteten Bildern von Laserschnittkanten. Um die Untersuchungen möglichst praxisnah zu gestalten, wird die Anzahl der verwendeten gelabelten...

Evaluation eines Word-Embedding-basierten Information-Retrieval-Systems

Die Arbeit konzentriert sich auf die Evaluation eines Word-Embedding-basierten Information-Retrieval-Systems, das von der Fraunhofer-Gesellschaft zum Patent angemeldet wurde. Ein besonderes Merkmal des IR-Systems ist die Verwendung von "SimSets" als zentrale Datenstruktur, die dazu dient, die Zeit für die Ermittlung der Suchergebnisse zu minimieren. Die Arbeit vergleicht dieses System mit einer Volltextsuche und einer durch einen domänenspezifischen Thesaurus erweiterten Volltextsuche, um deren Effektivität zu bewerten.

In der Arbeit werden drei verschiedene Evaluationsmethoden vorgestellt: Online-Evaluation, Interactive-Evaluation und die Testdatensatz-basierte Evaluation, die dann für die Untersuchung verwendet wird.

Die...

A Comparison of the Elastic Stack and Grafana Stack as Tools for Analysing Log Data

Diese Arbeit analysiert zwei Gruppen von Open-Source-Software für Log-Management und Log-Analyse: den Elastic Stack und den Grafana Stack. Jeder Stack besteht aus einem Log-Aggregator, einer Suchmaschine, die auch als Datenspeicher dient, und einer Browser-Schnittstelle. Das Ziel der Arbeit ist der Vergleich der beiden Log-Management-Stacks in einer ressourcenbeschränkten Umgebung. Hierbei sollen typische Anwendungsdaten ausgewählt und die Stacks beim Einlesen und Abfragen bezüglich der Ressourcennutzung und Abfrageleistung evaluiert werden. Zusätzlich soll ein Überblick über die Funktionalität der Stacks hinsichtlich der geplanten...

Generieren von Navigationsnetzwerken für GeoJSON Innenraum Karten zur Optimierung der ServiceNow Indoor-Mapping Applikation

Diese Arbeit befasst sich mit dem Entwurf und der Implementierung eines Algorithmus zur Erzeugung von Indoor-Navigationsnetzwerken aus Gebäudekarten. Die Netze sind Straßenkarten und sollen zur Navigation von Fußgängern im Gebäude dienen. Dazu sind die Anforderungen zu definieren, die theoretischen Grundlagen der algorithmischen Geometrie darzustellen, Algorithmen auszuwählen und zu evaluieren.

Der ausgewählte Algorithmus soll in der Anwendung des Unternehmens implementiert und evaluiert werden. Die besonderen Schwierigkeiten ergeben sich aus der Integration in eine reale Anwendung und der Einarbeitung in ein...

Sensitivitätsanalyse eines neuronalen Netzes mit Hilfe einer systematischen Teststrategie zur Bestimmung von Grenzfällen

Ein akustikbasiertes Prüfsystem für Steckverbindungen soll auf akustische Einflussfaktoren untersucht werden, um es prozessfähig zu integrieren. In der Vergangenheit wurden einzelne Aspekte der Realumgebung durch Feldtests betrachtet, um das System abzusichern. Ziel dieser Arbeit ist es, eine systematische Teststrategie zur Simulation von Störfaktoren auf das KI-System zu entwickeln, anzuwenden und eine Analyse basierend auf berechneten Ergebnissen durchzuführen, um das Bewertungsverhalten des Systems zu ermitteln und vorhersehbar zu machen.

Die systematische Teststrategie beinhaltet die Modifikation von Eingabedaten für das KI-System...

Systematischer Review zum Stand der Forschung bei der Erkennung von Gebärdensprache

Die Aufgabe besteht darin, einen systematischen Review über die Erkennung von Gebärdensprachen durchzuführen, um einen Überblick über die vorhandenen Gebärdensprachenerkennungstechnologien zu geben. Die Forschungsfrage lautet: "Welche Anwendungen mit welchen Bedingungen weisen die visuellen Gebärdensprachenerkennungen auf?" Die Arbeit konzentriert sich auf Technologien, die Kameras verwenden, um Gebärden zu erfassen, und zielt darauf ab, praktisch umsetzbare Anwendungen herauszuarbeiten und deren Umsetzungsvoraussetzungen zu definieren.

Die Literatur wird mithilfe von Suchmaschinen und dem booleschen Suchverfahren gesucht. Die Auswahl der Literatur erfolgt anhand von festgelegten Ein-,...

Entwicklung eines Demonstrators im Szenario eines mobilen Pflückroboters auf Basis eines TurtleBots und OpenMANIPULATORs

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Demonstrators für einen mobilen Pflückroboter im Rahmen der Einführung von ROS 2 im Labor für Künstliche Intelligenz.

Hierzu gehören der Hardwareaufbau und insbesondere die Konzeption, Umsetzung und Evaluation einer geeigneten Software-Architektur in ROS 2. Die besondere Schwierigkeit der Arbeit besteht in der notwendigen Erschließung von Anwendungswissen zu ROS 2 und der Lösung vielfältiger Probleme realer Robotik. Das Szenario ist sinnvoll und ausreichend komplex zu definieren und mit seinen...

Modellierung und Simulation biologischer Bewegungsapparate zur Veranschaulichung von Evolutionseffekten in einem künstlichen Ökosystem mit Unreal Engine

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines künstlichen Bewegungsapparates für virtuelle Kreaturen (sog. „Swimbots“), welches aufbauend auf dem KipEvo-Projekt in einer in Unreal Engine implementierten Simulationsumgebung der Evolution unterzogen werden. Die Wirksamkeit der Swimbots wird durch Experimentdurchläufe untersucht und diskutiert.

Konzept

Die Swimbots werden als Mehrkörpersystem mit mehreren kinematischen Ketten modelliert. Die Drehmomente der Gelenke werden durch ein neuronales Netz berechnet, das auf vielfältige Eingangsreize aus externen und Propriozeptoren reagiert. Die ausgabe...

Funktionsweise und Evaluation der adaptiven probabilistischen Lokalisierung AMCL in NAV2

Diese Arbeit befasst sich mit der Inbetriebnahme eines Turtlebot3-Roboters und der Evaluation eines Moduls der Navigationskomponente NAV2 im Gesamtsystem ROS2/Foxy. Das Modul ist die Lokalisierungskomponente AMCL, das in Open Source einen adaptiven Partikelfilter realisiert. Der Quelltext der zu evaluierenden Komponente liegt also vor und kann zur Einsichtnahme, ggf. sogar durch eigenes Kompilieren herangezogen werden.

Die Arbeit liefert eine eingehende Beschreibung der Funktionsweise und Einbettung von AMCL sowie eine Beurteilung der Leistungsfähigkeit anhand von Experimenten im Simulator Gazebo als auch mit...

Wir haben uns daher dazu durchgerungen, zumindest in dieser Saison nicht dabei zu sein.

Inbetriebnahme des OpenMANIPULATOR-X und Handlungsplanung mit Partial Order Planning Forward

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird der Greifarm OpenManipulator-X der Firma ROBOTIS in Betrieb genommen. Der OpenMANIPULATOR-X ist ein Greifarm der Firma ROBOTIS, der mit dem Robot Operating System 2 (ROS2) betrieben wird. Für diese Arbeit wird er auf einer stationären Basisplatte montiert. Alternativ besteht die Möglichkeit ihn auf dem mobilen Roboter TurtleBot3 WafflePi zu montieren.

Es werden ein Überblick über die grundsätzlichen Vorgänge und Prozesse bei dessen Nutzung gegeben sowie die Möglichkeiten der Steuerung erprobt. Weiterhin wird die Steuerung mittels...

Umsetzung und Vergleich von GANs (Generative Adversarial Networks) zur Generierung von Bildern menschlicher Gesichter

Generative Adversarial Networks (GANs) sind ein aktueller Ansatz im Bereich der Deep Neural Networks. Diese Netzwerke sind in der Lage anhand von hochdimensionalen Trainingsdaten (speziell Bildern) die Verteilung der Daten zu erlernen und erfolgreich Generatoren für diese Verteilung hervorzubringen. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Auswahl, Implementierung und Evaluation moderner GANs zur Synthese von Bildern menschlicher Gesichter. Die besondere Schwierigkeit besteht in der Erschließung und Komplexität der theoretischen Grundlagen, einer korrekten Implementierung und insbesondere in der Auswahl...

Frameworks zum Management von Data Science-Experimenten

Das Ziel dieser Bachelorarbeit liegt in der Gegenüberstellung von mindestens zwei Frameworks zum Management von Data Science-Experimenten. Hierbei ist der Bedarf, die Szenarien, die Einsatzbereiche und funktionalen Angebote derartiger Frameworks theoretisch zu erarbeiten und an einem konkreten Beispiel (mindestens Klassifikation mit Hyperparameteroptimierung) mit Blick auf die Nutzung in einem KMU zu evaluieren.

Eine wichtige nichtfunktionale Anforderung ist die Verständlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Wiederholbarkeit der Arbeit.

In der Arbeit werden die Frameworks Neptune.ai und Comet.ml gegenübergestellt. Nach den theoretischen Grundlagen zu MLP, CNN und...

Reimplementierung einer Objekterkennung im Kanurennsport durch ein aktuelles Convolutional Neural Network und Vergleich mit den Vorgängerversionen

Ziel der Arbeit sind Deep Learning-Methoden aus dem Stand der Forschung und ihre Implementierungen zur Detektion von Kanus und Ruderbooten in Zeilenkamera-Bildern. Hierzu sollen geeignete Ansätze identifiziert, exemplarisch auf dem Deep Learning-Server des Fachbereiches mit den Kanudaten trainiert, evaluiert und mit den im Einsatz befindlichen Netzversionen verglichen werden. Eine Detektion auf der Zielplattform Jetson Nano ist optional, sollte aber berücksichtigt werden.

Schwerpunkte sind die Darstellung der Funktionsweise eines sinnvoll gewählten Modells, des Vorgehens beim...

Pizzabote 2022

Das Unternehmen Nuro.ai (Kalifornien) entwickelt ein kleines vollautomatisches Lieferfahrzeug und erhält im Jahr 2019 eine Finanzspritze von 940 Millionen Dollar. Geldgeber ist der Investmentfonds des japanischen Technologiekonzerns Softbank. Es folgt eine Kooperation mit Domino’s Pizza: "Once an order is ready to be delivered from a participating location, Domino’s employees will load it into one of several compartments in Nuro’s thin, stout R1, which packs a proprietary combo of laser sensors, cameras, and computers. The vehicles top out at 25 miles per hour and are fully driverless ...".

Ist das schon SAE-Level 4?...