Kommunikation
Professor für Technische Informatik und Grundlagen der Informatik sowie Studiengangskoordinator für das Masterstudium Informatik an der Hochschule Darmstadt.
Interessengebiete insbesondere Computer Architektur, Netzwerke und Programmierung sowie ihre Anwendung im aktuellen Gebiet der künstlichen Intelligenz und neuronalen Netze.
Wintersemester 2023/24
Sommersemester 2023
Wintersemester 2022/23
Sommersemester 2022
Wintersemester 2021/22
Sommersemester 2021
Wintersemester 2020/21
Sommersemester 2020
Wintersemester 2019/20
"Chat with your own Code" (Masterthesis ggf. Bachelorarbeit): Large Language Models (LLMs) finden zunehmend Verbreitung als Werkzeuge zur Unterstützung von vielen Arbeitsgebieten und haben so auch in der Software Entwicklung Einzug gehalten. Im Rahmen dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die Software Entwicklung mit LLMs unterstützt werden kann. Hierzu soll ein LLM für Coding (z.B. Code LLama oder Starcoder) als Tool eingesetzt werden, um mit eigenem Code im privaten Repository GitLab (code.fbi.h-da.de) zu kommunizieren und zu interagieren. Mögliche Usecases sind dabei die Erklärung des vorhandenen Codes sowie die Weiterentwicklung aufgrund von kontextspezifischen Anforderungen (Prompts), genauso wie die Erstellung von Testcases und Dokumentation zum Code.
Anomaly Detection with Artificial Intelligence - Identification of pre-cursors of interturn shorts in the LHC’s superconducting dipole magnets (Masterthesis):
The LHC has just come out of a long shutdown period and nearly finished an intense training campaign of the superconducting magnet circuits, with several hundred quenches in the main dipole circuit. This thesis will examine recorded data from the dipole training quenches, clean them, sort them and prepare datasets. The data will be used for training and testing of different machine learning algorithms to identify anomalies, which can lead to magnet failures. The results of the different algorithms will be compared to previous work and the differences are to be discussed.
This thesis is supervised in cooperation with Dr. Christoph Wiesner and Dr. Daniel Wollmann from the section Controls and Beam Studies for Protection at CERN Geneva, Switzerland.
Anomaly Detection with Artificial Intelligence - Post-mortem analysis of LHC ion beam losses during high-energy beam dumps (Masterthesis):
The LHC is one of the most sophisticated and biggest machines humankind has created. For prediction of potential issues, an analysis of beam losses that occur during the operation will be performed in this master’s thesis. Extensive time data series of all beam-loss monitors are available for the investigation of anomalies. For this purpose, the beam-loss data that is available in the so-called Post-Mortem system will be transfered and cleaned. Afterwards, a search for relevant beam-loss patterns will be performed and a search for anomalies is set up with applicable machine learning methods,
This thesis is supervised in cooperation with Dr. Christoph Wiesner and Dr. Daniel Wollmann from the section Controls and Beam Studies for Protection at CERN Geneva, Switzerland.
Entwicklung eines Moduls zur Priorisierung von IP Verkehr in RDK-B (Bachelorarbeit): Der Referenz Data Kit Broadband (RDK-B) ist eine Open Source Initiative die Funktionalitäten zum effizienten Rollout von Services insbesondere auf Endkundenroutern unterstützt. Mit ihm etabliert sich ein universelles System für das Management der Heimnetze im Umfeld von Service Providern im Telco Bereich. Das RDK Konsortium spezifiziert dafür eine Referenzumgebung, auf der neue Komponenten entwickelt und getestet werden können. Eines der Referenzsystem dafür ist der Raspberry Pi4. Im Rahmen dieser Bachelorthesis soll eine RDK Komponente entwickelt werden, mit der eine Verkehrspriorisierung auf Endkunden Routern vorgenommen werden kann.
Die Thesis wird in Kooperation mit der Firma Adiccon in Darmstadt betreut.
Haben Sie an einem der Themen Interesse? Schreiben Sie mir eine Email, rufen Sie mich an oder schauen Sie einfach mal bei mir im Büro vorbei!
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Masterarbeiten
Bachelorarbeiten
Motivation
Small computers and edge devices, such as the Raspberry Pi, are becoming increasingly powerful. Thus, they already qualify for the intelligent processing of data and control tasks at the network edge.
The type of data involved is as diverse as the underlaying problems themselves. It can be univariate and multivariate time series data of sensors as well as symbols or images of cameras to be recognized. The output of the artificial intelligence can be several kinds of control and regulation tasks.
Project Task
As part of the bachelor project system development in the summer semester, machine learning algorithms are to be investigated for their applicability and performance on a Raspberry Pi. For this purpose, different classical machine learning algorithms as well as different architectures of neural networks will be evaluated on small test problems. A performance comparison of the algorithms with desktop computers and the use of pre-trained models complete the evaluation.
The problems to be investigated in this project can be chosen in coordination with the project management. The goal of the project is a set of demonstrative showcases including documentation that can be used for teaching purposes with little hardware effort.
Requirements
You have a flair for mathematical problems and approaches to solving them. Programming experience in C++ and preferably Python are as natural for you as clean documentation and versioning of your projects. You are communicative and enjoy working in a team.The documentation will be realized by means of an open book project and a Github repository. The project language will be English.
Literature
[1] Donald J. Norris, Beginning Artificial Intelligence with the Raspberry Pi, Springer, 2017, Beginning Artificial Intelligence with the Raspberry Pi | SpringerLink
[2] K. Mohaideen Abdul Kadhar, G. Anand, Data Science with Raspberry Pi - Real-Time Applications Using a Localized Cloud, Springer 2021, Data Science with Raspberry Pi | SpringerLink
[3] Jeff Cicolani, Beginning Robotics with Raspberry Pi and Arduino - Using Python and OpenCV, Springer 2021, Beginning Robotics with Raspberry Pi and Arduino | SpringerLink
[4] Ashwin Pajankar, Raspberry Pi Image Processing Programming - Develop Real-Life Examples with Python, Pillow, and SciPy, Springer 2017, Raspberry Pi Image Processing Programming | SpringerLink
[5] Donald J. Norris, Machine Learning with the Raspberry Pi - Experiments with Data and Computer Vision, Springer 2020, Machine Learning with the Raspberry Pi | SpringerLink
heute - 2017 |
Professor für Technische Informatik und Grundlagen der Informatik an der Hochschule Darmstadt |
2020 - 2019 |
Visiting Scientist am CERN in Genf im Rahmen eines Forschungssemesters |
2017 - 2015 |
Professor für Technische Informatik und Netzwerke sowie Studiengangsleiter an der DHBW Mannheim |
2015 - 2013 |
Vertretungsprofessur für Technische Informatik an der Hochschule Darmstadt |
2013 - 1997 |
Abteilungsleiter für Voice Networks und IP-Plattformsteuerung, Deutsche Telekom AG |
1997 - 1993 |
Promotion an der Uni Bayreuth |
1993 - 1986 |
Studium der Physik an der Uni Bayreuth |