WER WIR SIND. Wir sind ein neugegründeter Lehrstuhl für Pervasive Computing Systems und die traditionsreiche Forschungsabteilung TecO des KIT. Wir sind die, die den Web-Browser auf dem Smart-Phone erfunden, erste digitale Gegenstände kreiert und das erste europäische Sensornetz gebaut haben. Wir sind ein schnell wachsendes Team mit besten internationalen Beziehungen, die gute Studenten gerne mal ins Ausland schicken. Wir besitzen exzellente Kontakte in die Wirtschaft, sitzen in den Räumen des SAP Research Centers und sind interdisziplinär ausgerichtet.
WEN WIR SUCHEN.Sie suchen eine außergewöhnliche Master-, Bachelor-, Diplom- oder Hiwi-Arbeit, in einem sehr inspirierenden Umfeld, möchten mit international anerkannten Spitzenwissenschaftlern aus Forschung und Industrie zusammenarbeiten. Sie sind hoch motiviert, möchten eigene Ideen einbringen. Sie sind praktisch oder theoretisch sehr begabt ? oder beides. Sie haben Interesse, am Aufbau eines Lehrstuhls mitzuwirken. Sie arbeiten eigenverantwortlich, aber gerne im Team. Sie sind daran interessiert, mit neuster Technik zu arbeiten. Sie haben mindestens 30 Stunden im Monat Zeit, gerne auch mehr.
WORUM ES GEHT.
Context-Awareness, die Eigenschaft einer Anwendung sich situationsgemäß zu verhalten, wird oftmals als Schlüsselkomponente ubiquitärer Systeme bezeichnet. Systeme, die den Kontext ihrer Nutzer erkennen und verarbeiten können, können Dienste optimal und idealerweise ohne explizite Eingaben der Nutzer erbringen. Wissen über seinen Kontext erhält ein solches System, indem es Sensordaten über Signalverarbeitungsprozesse vorverarbeitet und über Mustererkennungs- und Reasoningverfahren in Kontextinformation übersetzt.
Die Pervasive Computing Systems Gruppe und das TecO bieten eine Vielzahl spannender, forschungsnaher Themen für Diplom-/Master-/Studien-/Bachelor-Arbeiten im Bereich kontextsensitiver Systeme an, wie z.B.:
Master/Diplom-Arbeit: Kontext-Debugger
Ein Forschungsschwerpunkt im Bereich kontextsensitiver Systeme sind Erweiterbarkeit und Personalisierung. Klassische maschinelle Lernverfahren erlauben einem Benutzer zwar, neue Aktivitäten vom System lernen zu lassen, aber die Erhebung der dafür notwendigen Daten erfordert vom Benutzer im Bereich der Kontexterkennung meist großen Aufwand. Könnte man bereits trainierte Modelle mit anderen Benutzern austauschen, wäre dies ein großer Vorteil. Leider sind allerdings solche gelernten Modelle für gewöhnlich sehr speziell auf Eigenschaften (wie z.B. Schrittlänge, Stimmlage) ihres Benutzers eingestellt. Ziel der Arbeit ist es, ein Programmierwerkzeug zu entwickeln, über das ein Benutzer (mit einfachen Programmierkenntnissen aber ohne Vorkenntnisse in Mustererkennung) einen Klassifikator, der nicht ganz passt, nachstellen kann.
Evaluationskriterium für die Arbeit ist, neben der Erkennungsrate, insbesondere das Resultat einer Benutzerstudie, um wieviel Prozent Benutzer einen Kontexterkenner mit dem Werkzeug verbessern konnten.
WAS MAN KANN. Wir suchen Studierende der Informatik, die Interessen und Vorerfahrungen in den Bereichen Ubiquitous Computing, Kontext-/Aktivitätserkennung, maschineller Lernverfahren, Web-Based-Services, Sensorik, und/oder Programmierung von Mobiltelefonen haben und aktiv an der Forschung bei uns am Pervasive Computing Systems Lehrstuhl / TecO teilnehmen möchten.
WIE BEWERBEN?
EINFACH EINE EMAIL AN:
schmidtke@teco.edu
oder anrufen unter Tel.: (0721) 464704-15
oder vorbeikommen am TecO, Institut für Telematik
Vincenz-Prießnitz-Str. 3, 76131 Karlsruhe