Themen für Abschluss- und Projektarbeiten
Wie reagiert ein Transportprotokoll auf wechselnden Datenverkehr? Wo sollte eine Rechenaufgabe ausgeführt werden: am Netzrand oder in der Cloud? Die folgenden Themen bieten einen Einstieg in diese Fragen – von der Simulation klassischer Verfahren bis zur Entwicklung lernender Entscheidungen. Hinzu kommen Projektarbeiten zu Netzversuchen, Sensordaten und multimodaler Analyse.
Bachelorarbeiten konzentrieren sich auf die Umsetzung und den Vergleich bestehender Verfahren. Die Masterthemen gehen einen Schritt weiter und untersuchen eigene Ansätze mit Reinforcement Learning. In einer Projektarbeit steht ein funktionierender, nachvollziehbar getesteter Baustein im Vordergrund. Umfang, Daten und Betreuung werden im Gespräch auf den Studiengang und den vorgesehenen Zeitraum abgestimmt.
Bachelorarbeiten
Überlastkontrolle in Rechnernetzen
Wie reagieren klassische Verfahren der Überlastkontrolle, wenn sich der Datenverkehr verändert? In dieser Bachelorarbeit vergleichen Sie ihr Verhalten anhand von Simulationen und Leistungsbewertungen.
Aufgaben
- Bestehende Ansätze zur Überlastkontrolle untersuchen.
- Klassische Algorithmen in einer Simulationsumgebung implementieren.
- Ihre Leistungsfähigkeit unter unterschiedlichen Netzbedingungen vergleichen.
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Python, Linux und Git.
Fachlicher Zusammenhang: RMDT · AI-RMDT
Aufgabenverlagerung im Edge Computing
Welche Aufgaben sollten am Netzrand ausgeführt werden, welche in der Cloud? Diese Bachelorarbeit untersucht Strategien zur Aufgabenverlagerung und bewertet die Ausführung und Ressourcennutzung in Edge- und Cloud-Umgebungen.
Aufgaben
- Bestehende Strategien zur Aufgabenverlagerung untersuchen.
- Einfache Offloading-Verfahren mit Simulationswerkzeugen implementieren.
- Latenz und Ressourcennutzung bewerten.
- Die Ergebnisse bei unterschiedlichen Arbeitslasten vergleichen.
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Python und Interesse an verteilten Systemen.
Fachlicher Zusammenhang: Vernetzte Systeme und intelligente Infrastruktur
Masterarbeiten
Reinforcement Learning für die Überlastkontrolle
Kann Reinforcement Learning die Überlastkontrolle an wechselnden Datenverkehr anpassen? In dieser Masterarbeit entwickeln und bewerten Sie einen adaptiven Algorithmus in einer Simulationsumgebung und vergleichen ihn mit klassischen Verfahren.
Aufgaben
- Bestehende Ansätze zur Überlastkontrolle untersuchen.
- Einen Algorithmus auf Basis von Reinforcement Learning entwickeln und in einer Simulationsumgebung implementieren.
- Die Netzleistung bei dynamischen Verkehrsbedingungen optimieren.
- Die Ergebnisse mit klassischen Verfahren vergleichen.
Voraussetzungen: Kenntnisse in Reinforcement Learning sowie praktische Erfahrung mit Python, Linux und Git.
Fachlicher Zusammenhang: AI-RMDT · KI und multimodale Analyse
Reinforcement Learning für Edge Computing
Kann eine lernende Entscheidung verbessern, wo eine Aufgabe ausgeführt wird? Diese Masterarbeit untersucht Reinforcement Learning für die Aufgabenverlagerung, um Ausführung und Ressourcennutzung in Edge- und Cloud-Umgebungen zu verbessern.
Aufgaben
- Bestehende Strategien zur Aufgabenverlagerung untersuchen.
- Einen Ansatz auf Basis von Reinforcement Learning mit Simulationswerkzeugen entwickeln.
- Die Ergebnisse mit bestehenden Verfahren vergleichen.
Voraussetzungen: Kenntnisse in Reinforcement Learning sowie praktische Erfahrung mit Python, Linux und Git.
Fachlicher Zusammenhang: Vernetzte Systeme und intelligente Infrastruktur · KI und multimodale Analyse
Projektarbeiten
Netzwerkversuche wiederholbar machen
Projektarbeit. Erstellen Sie einen ausführbaren Ablauf für definierte Bandbreiten-, Verzögerungs- und Verlustprofile. Jeder Versuch soll Konfiguration, Softwarestand und Messdateien zusammenhalten und aus denselben Eingaben wieder dieselben Auswertungsschritte erzeugen. Ein kleiner Satz dokumentierter Testfälle ist wertvoller als eine große Oberfläche ohne überprüfbaren Ablauf. Das Thema eignet sich für Studierende mit ersten Erfahrungen in Skriptprogrammierung.
Fachlicher Zusammenhang: RMDT · AI-RMDT · LTest · HighPerTimer · Experimentelle Infrastruktur
Vom Sensorknoten zum nachvollziehbaren Messprotokoll
Projektarbeit. Verbinden Sie einen kleinen Sensorversuch mit einem Empfänger und einer strukturierten Aufzeichnung. Erkennen Sie fehlende Nachrichten, dokumentieren Sie Sendeparameter und stellen Sie den Zusammenhang zwischen Messwert, Übertragung und Empfang dar. Die Aufgabe kann zunächst mit simulierten Daten beginnen und nach Absprache auf verfügbare Geräte übertragen werden. Erste Erfahrungen mit Mikrocontrollern oder Python reichen für einen abgegrenzten Einstieg.
Fachlicher Zusammenhang: Vernetzte Systeme und intelligente Infrastruktur · SmartLighting · Experimentelle Infrastruktur
Ein kleiner Prüfdatensatz für zwei Datenquellen
Projektarbeit. Erstellen Sie einen überschaubaren Datensatz mit zwei zusammengehörenden Quellen, etwa synthetischen Bewegungsfolgen und kurzen Sprachhinweisen. Legen Sie Zeitbezug, Dateiformat und Prüffälle fest und entwickeln Sie eine Auswertung, die fehlende oder widersprüchliche Zuordnungen sichtbar macht. Ziel ist ein gut dokumentierter Baustein für spätere Experimente. Vorkenntnisse in Programmierung und Datenformaten helfen beim Einstieg.
Fachlicher Zusammenhang: KI und multimodale Analyse · AURORA · ReSeDiUm
Ein Thema besprechen
Besprechen Sie ein Thema zunächst mit Prof. Dr. Dmitry Kachan: Dmitry.Kachan@hs-anhalt.de.
Nennen Sie bei einer Anfrage Ihren Studiengang, die gewünschte Art der Arbeit, Ihre Interessen und Vorkenntnisse sowie den vorgesehenen Zeitraum. Wenn Sie bereits eine eigene Frage oder einen passenden Datensatz haben, beschreiben Sie beides kurz. Die Ansprechpartner im FILA-Team helfen, daraus eine bearbeitbare Aufgabe zu entwickeln.
FILA-Team · Abschlussarbeiten und Studienprojekte · Forschungsgebiete
