Ausgeschriebene Arbeiten

Die nachfolgenden Themen sollen einen Beitrag zu einem interdisziplinären Forschungsprojekt mit folgendem Schwerpunkt liefern:

Electronic combined textiles, sog. E-Textiles sind Stoffe oder Gestricke, in die leitfähige Garne und elektronischen Baugruppen eingebettet werden.  Eine besondere Herausforderung bei der Herstellung stellen Technologien zur Kontaktierung dar, die sowohl den Eigenschaften der Textilien und der elektrischen Komponenten gerecht werden müssen als auch den Anforderungen der späteren Benutzung. Eine geeignete Auswahl passender Materialien und Technologien erfordert demzufolge eine multikriterielle Auswertung von Eigenschaften der beteiligten Materialien, Geräte und Verfahren.

Thema 1:
Kleben, Löten oder Krimpen, welche Fügetechnologie eignet sich wofür ?
Voraussetzung dafür ist die Erfassung relevanter Eigenschaften aller beteiligen Materialien. Aufgabe dieser studentischen Arbeit ist eine Analyse von möglichen Fügeprozessen wie Kleben oder Niedrigtemperaturlöten und deren Anwendbarkeit für bestimmte Garne und Maschinen.  Die Ergebnisse sollen systematisch abstrahiert und strukturiert in einer Datenbank gespeichert werden. Die Analyse der Fügeprozesse erfolgt in enger Abstimmung mit dem Institut für Feinwerktechnik und Elektronik-Design (IFTE).
Ansprechpartner:  Dipl.-Ing. Patrick Suwinski, Dr.-Ing. A. Braune

Thema 2:
Digitale Zwillinge in der Textilindustrie - was davon ist nutzbar ?
In der Textilindustrie gibt es bereits Digitale Zwillinge für verschiedene Aspekte der Fertigung oder der Logistik. Die Aufgabe dieser Arbeit besteht deshalb darin, den Stand der Technik für diese Branche zu analysieren und mit den gefundenen Lösungen in diesem Projekt zu vergleichen. Die existierende Datenbank der digitalen Zwillinge soll entsprechend ergänzt und getestet werden.
Ansprechpartner:  Dipl.-Ing. Patrick Suwinski, Dr.-Ing. A. Braune

Thema 3:
Entwicklung eines Konzepts zur Prüfbarkeit von KI-Algorithmen anhand einer Fallstudie in der Textilindustrie.
Download der Aufgabenstellung für eine Diplomarbeit
Ansprechpartner:  Dipl.-Ing. Patrick Suwinski, Dr.-Ing. A. Braune

Thema 4:
Entwicklung eines Konzepts zum Nachweis der Vertrauenswürdigkeit und Überprüfbarkeit von KI-Algorithmen
Download der Aufgabenstellung für eine Diplomarbeit
Ansprechpartner:  Dipl.-Ing. Patrick Suwinski, Dr.-Ing. A. Braune

Thema 5:
Entwicklung einer Beratungssoftware für Architekturoptimierungen künstlicher neuronaler Netze in der Raumfahrt.
Download der Aufgabenstellung für eine Diplomarbeit
Ansprechpartner:  Dipl.-Ing. Patrick Suwinski, Dr.-Ing. A. Braune

(Studienarbeit, Diplomarbeit und Masterarbeit)

Im Mittelpunkt stehen die Fragenstellungen zu Möglichkeiten und Einschränkungen für Einsatz von Sensoren wie IMU in modernen Smart-Watches und Smartphones für Dead-Reckoning in komplexen Szenarien, z.B. bei Schwimmen wenn keine GPS-Daten sicher zur Verfügung stehen und die Sensoren im Gerät am Arm stark bewegt werden. In der Arbeit müssen die realen Sensordaten aufgenommen werden (z.B. gleich bei Schwimmen im Pool) und danach auf einem Desktop-PC bearbeitet und analysiert werden.

Voraussetzungen (alle obligatorisch!): Sehr gute Kenntnisse in: Navigation mobiler Roboter; Programmierung in MATLAB.

Ansprechpartner: 
Dr.-Ing. E. Dueblenk, Tel. 463-31913

(Studienarbeit, Diplomarbeit und Masterarbeit)

© IfA/TU Dresden

Die Navigation in der mobilen Robotik umfasst sowohl die Bestimmung der Position und Orientierung eines mobilen Roboters als auch die Bestimmung einer Umgebungskarte. Die modernen Ansätze der Künstlichen Intelligenz mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) werden heutzutage zunehmend zur Lösung verschiedener Teilaufgaben in der Navigation mobiler Roboter verwendet. In Rahmen dieser Aufgabe, des vielversprechenden Ansatzes Deep Learning und auf dem Anwendungsgebiet der Navigation von Raumfahrzeugen möchten wir Ihnen eine Reihe von Themen für Studien-, Diplom- und Masterarbeiten anbieten, vor allem:

• Navigation mobiler Roboter vollständig basiert auf künstlichen neuronalen

  Netzen (Diplomarbeit oder Masterarbeit)
  Kurzbeschreibung: Z.Z. wird KI nur für Teilaufgaben in der Navigation benutzt, der Rest

  wird konventionell realisiert. Die natürliche Intelligenz löst jedoch die

  komplette Aufgabe mit neuronalen Netzen. Eine sehr gute Recherche und eine

  Implementierung bzw. Inbetriebnahme einer vorhandenen vollständigen

  KI-Lösung soll die Klarheit verschaffen, inwieweit es auch mit modernen

  künstlichen Netzen möglich ist.
  Beachte:  Dieses Thema ist sehr anspruchsvoll und stellt besonders hohe Anforderungen! 
  Ansprechpartner:
  Dr.-Ing. E. Dueblenk

• Evaluierung von eingebetteten Beschleunigern für künstliche neuronale

  Netze (Studienarbeit, Diplomarbeit oder Masterarbeit)
  Kurzbeschreibung: Die wichtigsten Fragenstellungen bei diesem Thema umfassen: Was kann man mit modernen USB-Boards mit YOLO11 machen? Welche Aufgaben? Welche Bildgröße? Welche Rechenzeiten? Spezielle Einschränkungen?

  Ansprechpartner:
  Dr.-Ing. E. Dueblenk

• weitere Themen folgen...

Voraussetzungen:

• Sehr gute Kenntnisse:  in MATLAB/Simulink; in einem KI-Framework wie z.B. Tensorflow, PyTorch, MATLAB Deep Learning Toolbox; in Programmierung in Python, MATLAB, C, C++; in Programmierung unter Windows und Linux für PC und für eingebettete Rechner.