Wintersemester 2025/26

Projektgruppe "Praxis der Forschung"

Angebotene Themenfelder im Wintersemester 2025/26

Die beteiligten Forschungsgruppen für das Wintersemester 2025/26 sind:

• Künstliche Intelligenz für die Materialwissenschaften (Prof. P. Friedrich)
• Anwendungsorientierte Formale Verifikation (Prof. B. Beckert)
• Methods for Big Data (Prof. N. Klein)
• Interaktive Echtzeitsysteme (Prof. J. Beyerer)
• Test, Validierung und Analyse Software-intensiver Systeme (Prof. I. Schaefer)
• Dependability of Software-intensive Systems (Prof. R. Reussner)
• ...

Die folgende Liste gibt einen Überblick über Themen, die dieses Semester ausgeschrieben werden. Bei Interesse an einem Thema oder Fragen dazu kann der bzw. die betreffende Mitarbeiter:in angeschrieben werden. Diese Liste wird noch ergänzt werden. Die endgültige Liste der ausgeschriebenen Themen wird auf der Informationsveranstaltung und der Themenvorstellung zu Semesterbeginn (s.o.) bekannt gegeben und kann anschließend auf den veröffentlichten Folien nachgelesen werden.

Hinweis: Erfahrungsgemäß lohnt es sich, bereits im Vorfeld mit den entsprechenden Mitarbeiter:innen Rücksprache zu halten, um Enttäuschungen bei der Themenvorstellung zu vermeiden. Sollten Sie Interesse an der Durchführung eines Projektes im Rahmen von Praxis der Forschung haben, aber Ihr Wunschthema ist hier nicht  aufgeführt, so können in Ausnahmefällen bis zum Ende der ersten Vorlesungswoche noch Themen nachgemeldet werden. Halten Sie hierzu bitte frühzeitig Rücksprache mit den entsprechenden Mitarbeiter:innen bzw. Forschungsgruppen (deren Themen Sie interessieren), um ein Thema zu vereinbaren, und bitten Sie diese, (bei Interesse) schnellstmöglich mit uns Kontakt aufzunehmen.

Liste der Projekte für das Wintersemester 2025/26

Angebotene offene Projekte

#	Projekt	Forschungsgruppe(n)	Betreuende Mitarbeiter:innen
1.	Divergence Based Learning of Gaussian MixturesThere are a couple of Information Theoretic Divergences in which the Gaussian Mixtures would admit closed form solutions. We are interested to see if it is possible to exploit that for more efficient full bayesian algorithms for fitting a Gaussian Mixture to data. Bemerkung: Project language is English! Ideally conducted by 2-3 students.	IAR Beyerer	Ali Darijani
4.	Applying Causal Machine Learning in Conflict ResearchClick to open project description	IPD Klein	Agostino Ruta
5.	Vitruvius OCLVitruvius als Tool für Konsistenzerhaltung erlaubt mit seiner Annahme der induktiven Konsistenz theoretisch keine Inkonsistenzen. Das stützt sich auf die Annahme, dass der Methodologist in seiner Rolle alle Abhängigkeiten zwischen jedem einzelnen Meta-Modell aufdecken und in der reactions Sprache spezifizieren kann. Um die Bürde der Konsistenzspezifikation zu verringern und um Inkonsistenzen zuzulassen, aber entdecken zu können, soll Vitruvius OCL diese Möglichkeit bieten. Wir wollen eine Sprache entwickeln, die mehrere Modelle adressieren kann und auch multi-model aware ist. Außerdem sollen mehrere Sprachfeatures zu der standard OCL Sprache hinzufügen, die Korrespondenzen zwischen den Modellen erkennen und navigieren können. Als Ergebnis soll mindestens 1 Paper geschrieben werden, dass bei einem der MODELS Workshops eingereicht werden kann. Bemerkung: Für das Projekt ist/sind bereits 1 (oder mehr) Stud. registriert.	KASTEL Reussner	Arne Lange
6.	Implementierungsschwachstellen in PAKE Protokollen.PAKE (Password authenticated key exchange) Protokolle erlauben es zwei Parteien aus einem potentiell schwachen Passwort einen sicheren kryptographischen Schlüssel auszuhandeln. In der Praxis werden PAKE Protokolle z.B. im europäischen Reisepass, im deutschen Personalausweis und bei der Authentifizierung in W-Lan Netzen (bei WPA 3) eingesetzt. Damit diese Protokolle sicher sind werden häufig Hashfunktionen oder Blockchiffren mit speziellen Eigenschaften benötigt. In der Praxis werden diese speziellen Hashfunktionen und Blockchiffren aus existierenden Verfahren konstruiert. Dabei ist es aber leicht Fehler zu machen, die die gesamte Sicherheit des PAKE Protokolls untergraben machen können. Das Ziel in diesem Projekt ist es Implementierungen von PAKE Protokollen auf solche Schwachstellen zu untersuchen und daraus Angriffe abzuleiten. Darüber hinaus können auch geeignete Gegenmaßnahmen und Vorkehrungen untersucht werden. Bemerkung: Zweite/r Teilnehmer/in möglich. Für das Projekt ist/sind bereits 1 (oder mehr) Stud. registriert.	KASTEL Müller-Quade	Johannes Ottenhues
7.	Automatisierung von Design-by-Contract bei reaktiven SystemeClick to open project description	KASTEL Beckert	Alexander Weigl
8.	Lenses for Models, CategoricallyClick to open project description	KASTEL Beckert	Terru Stübinger
9.	Consistency Preservation for Test Cases<b>Background:</b> <ul><li>engineering of cyber-physical systems consists of different roles & models <li>models may have an information overlap (e.g., hardware property – software attribute) <li>changes cause inconsistencies betw. models <li>e.g., test cases validate the system’s functional safety after a change to the system</ul> <b>Challenges</b> <ul><li>3 cases of test case consistency preservation: (1) adaptation not necessary, (2) adaptation necessary, (3) re-generation necessary <li>How to decide if, or which test cases must be adapted or re-generated?</ul> <b>PdF Topic</b> <ul><li>1st Phase: literature work on metrics of change, selection in context of appl. for test cases <li>2nd Phase: concept for deciding whether adapting a test case is possible or not, using the identified metrics of change</ul>	KASTEL Schaefer	Philip Ochs
10.	Draw My Life: Multi-modal Emotions Detection from Drawings and TextClick to open project description	IAR Bruno	Romain Maure
12.	Multi-Modal Alignment for Robotic Episodic Memory using Auto-EncodersClick to open project description Bemerkung: Co-supervised by Joana Plewnia and Tamim Asfour	IAR Asfour	Timo Birr
13.	Cross-Embodiment Movement Primitive LibraryClick to open project description Bemerkung: Co-supervised by Sebastian Rietsch and Tamim Asfour	IAR Asfour	Tilman Daab

Für einige der Themen haben sich bereits Studierende gefunden, die sich dem Thema widmen (siehe Bemerkungen im Tooltip). Da "Praxis der Forschung" auch als Gruppe mit 2-3 Studierenden bearbeitet werden kann, kann es immernoch möglich sein, an einem Projekt teilzunehmen. Das muss mit der/dem/den Betreuenden abgesprochen werden.

Angebotene vergebene Projekte

Für diese Projekte haben sich bereits im Vorfeld Teilnehmer/-innen gefunden.

#	Projekt	Forschungsgruppe(n)	Betreuende Mitarbeiter:innen
2.	Enhancing Performance Prediction to Hybrid Quantum-Classical Combinatorial OptimizationDas Ziel dieses Praxis der Forschung Projektes ist es, Verfahren zur Performance Prediction weiterzuentwickeln. Diese Verfahren dienen dazu, die Leistungsfähigkeit klassischer Solver beim Lösen von Optimierungsproblemen im Voraus einzuschätzen. In diesem Bereich existieren bereits zahlreiche Ansätze, die zum Beispiel auf festen Regeln oder Methoden des maschinellen Lernens basieren. Mit dem Aufkommen von Quantum Computing eröffnet sich jedoch ein neuer Weg, Optimierungsprobleme möglicherweise deutlich schneller zu lösen. Um entscheiden zu können, ob sich der Einsatz von Quantenalgorithmen in der Praxis lohnt, benötigen wir verlässliche Methoden, die ihre Leistungsfähigkeit für unterschiedliche Probleminstanzen vorhersagen können. Bisherige Performance Prediction Verfahren berücksichtigen den möglichen Einsatz von Quantum Computing jedoch noch nicht. In dieser Arbeit soll detailliert untersucht werden, wie sich bestehende klassische Ansätze erweitern lassen, um auch das Potenzial von Quantum Computing in die Performance Prediction einzubeziehen. Bemerkung: Bereits vergeben. Keine weiteren TN vorgesehen.	KASTEL Schaefer	Domenik Eichhorn
3.	Haptic Atomistic Simulations Using a Robotic Arm Based Virtual Reality Environmentn/a Bemerkung: co-betreut durch IAR Neumann. Bereits vergeben. Keine weiteren TN vorgesehen.	IAR Friederich	Pascal Friederich
11.	Active Learning for Inverse Design with Graph Neural SimulatorsBuild a closed-loop inverse-design pipeline with a graph neural simulator (GNS) as a fast surrogate. Then, optimize a policy on the surrogate to satisfy a target objective, then refine it with the slow, ground-truth solver. Bemerkung: Bereits vergeben. Keine weiteren TN vorgesehen.		Tai Hoang
14.	Comparing load forecast models with explainable AIClick to open project description Bemerkung: Co-supervised by Alexandra Nikoltchovska, coordinated by Martin Sadric Bereits vergeben. Keine weiteren TN vorgesehen.	IAI Schäfer	Matthias Hertel

Im Rahmen von Praxis der Forschung finden zusätzlich noch Präsentationstermine (drei im ersten Semester, zwei im zweiten) statt. Außerdem werden die Inhalte jedes Semesters mit jeweils einer mündlichen Prüfung abgeprüft.
Weitere Termine, Details und eventuelle Änderungen sind im ILIAS zu finden. Bitte melden Sie sich hierzu an.

• ILIAS-Kurs
• Kalender

Veranstaltungen und Termine vergangener Jahrgänge finden sich im Archiv.