Projekte und Abschlussarbeiten

Du bist auf der Suche nach einem interessanten Thema für ein Projekt oder eine Abschlussarbeit?

Hier kannst du nach Themen aus verschiedenen Anwendungsbereichen suchen, wie z.B. Autonomes Fahren, Anwendungen im Bereich der erneuerbaren Energien, und auch nach Themen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, wie z.B. Novelty Detection, Graphische Neuronale Netze. Unter jeder Kategorie findest du die Namen der wissenschaftlichen Mitarbeitenden am Fachgebiet IES, die an den jeweiligen Themen arbeiten. Die spezifischen Themen(-bereiche) kannst du durch Anklicken der Dropdown-Schaltfläche finden. Die Kontaktdaten der Ansprechperson sind ebenfalls mit entsprechenden Links angegeben.

Anwendungsfelder

Autonomes Fahren und E-Mobilität

  • Forschungsthemen:
    • Deep Representation Learning
    • Transfer Learning
    • Human-in-the-loop based Explainable AI
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Behaviour Modeling of Traffic participants
    • Causal Representation Learning
    • Federated Learning
    • Evidential Learning
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Data Acquisition, Annotation, and Evaluation
    • Perception (Camera, Radar, Lidar)
  • Mitarbeitendenseite

Computer Graphics

Bioakustik

Biometrie

Erneuerbare Energien

  • Forschungsthemen:
    • Deep Representation Learning
    • Transfer Learning
    • Human-in-the-loop based Explainable AI
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Power Grid Control with Deep Reinforcement Learning
      • Balancing Objectives in Power Grid Control: Exploring Multiobjective Deep Reinforcement Learning
      • Towards Transparent Power Grid Control: Exploring Explainable Deep Reinforcement Learning for Enhanced Decision-Making
      • Enhancing Power Grid Control Through Uncertainty-Aware Deep Reinforcement Learning
      • Exploiting Graph Structures for Enhanced Power Grid Control: Exploring Graph Neural Networks in Reinforcement Learning
  • Mitarbeitendenseite

Experimentalphysik & Materialwissenschaften

  • Forschungsthemen:
    • Intelligent experimentation in technology and physics
    • Image analysis for accelerator physics and microscopy
    • 2D & 3D particle tracking in the nano range
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Physics-Informed Machine Learning
    • Maritime Biofouling-Robotik
    • Datengetriebene Rheologie Nicht-Newtonscher Fluide
  • Mitarbeitendenseite

Elektronikdesign

Learning & Teaching Systems

  • Forschungsthemen:
    • Fully integrated learning, teaching and assessment environments
    • Simulators in learning, teaching and assessment (in technical computer science)
    • Learning, teaching and assessment life cycles (in computer engineering)
  • Mitarbeitendenseite

Techniken des Maschinellen Lernens

Deep Learning

  • Forschungsthemen:
    • Deep generative models - VAEs & GANs
    • Embedding learning with deep neural networks
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Accelerated topology optimization with deep generative models
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Intelligent experimentation in technology and physics
    • Image analysis for accelerator physics and microscopy
    • 2D & 3D particle tracking in the nano range
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Data-centric deep learning in application-oriented settings
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • (Unsupervised) Representation Learning for Data Acquisition
    • Object Detection for Autonomous Driving
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Graph Neural Networks for Power Grid Applications
    • Oversmoothing and Oversquashing in Graph Neural Networks
    • Spectral Graph Neural Networks
  • Mitarbeitendenseite

Explainable AI

  • Forschungsthemen:
    • Towards Transparent Power Grid Control: Exploring Explainable Deep Reinforcement Learning for Enhanced Decision-Making
  • Mitarbeitendenseite

Graph Neural Networks

  • Forschungsthemen:
    • Utilizing graph transformers to approximate NP-hard problems
    • Solving the game "Scotland Yard" using planning algorithms
    • Learning the UCT-parameters in MCTS
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Graph embeddings for transfer learning and multi-task learning
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Exploiting Graph Structures for Enhanced Power Grid Control: Exploring Graph Neural Networks in Reinforcement Learning
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Graph Neural Networks for PCB Optimization
    • Active Learning for Graph Neural Networks
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Graph Neural Networks for Power Grid Applications
    • Oversmoothing and Oversquashing in Graph Neural Networks
    • Spectral Graph Neural Networks
  • Mitarbeitendenseite

Human-in-the-Loop

  • Forschungsthemen:
    • Physics-Informed Machine Learning
    • Maritime Biofouling-Robotik
    • Datengetriebene Rheologie Nicht-Newtonscher Fluide
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Active learning with multiple uncertain sources of knowledge
    • Active learning with alternative query types
    • Learning with noisy labels
    • Learning from information beyond labels
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Active learning for deep object detection
    • Active learning in deep learning
    • Interaction between humans and learning machines
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Stream-based active learning
    • Stream/online learning
    • Active learning
  • Mitarbeitendenseite

Novelty Detection

Transfer Learning

Uncertainty & Probabilistic Models

  • Forschungsthemen:
    • Uncertainty modeling in deep learning (classification & object detection)
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Enhancing Power Grid Control Through Uncertainty-Aware Deep Reinforcement Learning
  • Mitarbeitendenseite