Themenvorstellung für Seminare im Sommersemester 2014
Agenda Organisatorisches & Termine Vorstellung der Seminarthemen für Automotive Software Engineering (Bereich SWT) Software Engineering verteilter Systeme (Bereich SWT) Avionic Software Engineering (Bereich SWT) Übersicht & Betreuer
Organisatorisches Bewerbung per E-Mail an Betreuer (http://www.informatik.uni-augsburg.de/lehrstuehle/swt/vs/mitarbeiter/) Pflichtangaben siehe letzte Folie STUDIS zusätzliche Anmeldung in STUDIS ist zwingend erforderlich Seminararbeit Formatvorlage auf der SMDS-Website (LaTeX-Pflicht) Umfang: 15-20 Seiten Ausarbeitung (exkl. Anhang) Abgabe: alle für die Kompilierung notwendigen Ressourcen Ausarbeitung im PDF- und TeX-Format Seminarvortrag Formatvorlage auf der SMDS-Website (PowerPoint, andere Programme erlaubt) Dauer: ca. 30 min pro Teilnehmer (25 Minuten Vortrag, 5 Minuten Diskussion) Anrechnung des Seminars Alle Seminare können in den Bereich Softwaretechnik & Programmiersprachen eingebracht werden.
Termine Kickoff-Meeting: 10.04.2014 Bewerbungsschluss: 16.04.2014 Themenvergabe: 17.04.2014 1. Besprechung: spätestens KW 19 (5. bis 9. Mai) Literaturüberblick abgeschlossen Grobgliederung erstellt 2. Besprechung: spätestens KW 25 (16. bis 20. Juni) Feingliederung erstellt Seminararbeit ~90% geschrieben Abgabe der Seminararbeiten: 30.06.2014, 12:00 UTC+2 (spätestens) Abgabe der Foliensätze: 14.07.2014, 12:00 UTC+2 (spätestens) Seminarvorträge: 24.07.2014, 09:00, Anwesenheitspflicht
Automotive Software Engineering
Automotive SE: Thema 1 Car-2-X Julian Kienberger Motivation (Begriffsdefinition, Geschichte, Übersicht) Übersicht derzeitiger Techniken, aktueller Forschungsstand gesetzliche Rahmenbedingungen Herausforderungen und Sicherheitsaspekte detaillierte Präsentation einer selbstgewählten Teilfunktionalität Fazit und kurz-/mittel-/langfristige Aussichten
Automotive SE: Thema 2 Elektromobilität Julian Kienberger Motivation ( Stakeholder, Geschichte) Begriffsspektrum (z.b. "Elektrifizierung" von Basisfunktionen) Aktueller Forschungsstand & Herausforderungen/Probleme Übersicht gängiger Techniken, Anwendungsformen und Standards Beispielhafte Veranschaulichung der Funktionsweise von ECU- Software in Hybridfahrzeugen Vorstellung des Themas Vehicle-to-Grid
Automotive SE: Thema 3 Autonomes Fahren Julian Kienberger Motivation (Bedeutungsspektrum, Historie ) Voraussetzungen (Sensoren, Infrastruktur ) Übersicht bestehender Konzepte, Testsysteme und Prototypen Herausforderungen bzgl. Hardware, Software & Sicherheit, z.b. Echtzeitgarantie, angemessene Redundanz, Sensordatenfusion, Lernalgorithmen, Datenschutz ( Car-to-X) beispielhafte Illustration der Funktionsweise eines AF-Systems (Entscheidungsmodell) aktuelle Rechtslage (national und international)
Automotive SE: Thema 4 Safety vs. Security Philipp Lohmüller Motivation (warum Safety/Security?) Unterschiede und Gemeinsamkeiten Einordnung in Standard Hauptaufgabe» Wann wird Security-Problem zum Safety-Problem?» Welche Ansätze gibt es diese zu lösen?
Software Engineering verteilter Systeme
SEvS: Thema 5 Bayesian Belief Networks (BNN) als Technik für Unternehmensarchitekturanalysen Melanie Langermeier Kontext: Unternehmensarchitekturen sind zum Teil sehr große Modelle der Fachlichkeit und IT eines Unternehmens (Semi-)automatische Analysen der Architekturen sind notwendig um die Modelle besser zu verstehen und bei der Planung zukünftiger Vorhaben mit einbeziehen zu können Einarbeiten in die Thematik der BNNs Anwendung der Technik im Kontext von Unternehmensarchitekturanalysen Vor- und Nachteile von BNNs bei der Analyse von Unternehmensarchitekturmodellen
SEvS: Thema 6 Methoden und Techniken im EAM-Tooling Melanie Langermeier Kontext: Modelle für das Unternehmensarchitekturmanagement (EAM) werden typischerweise mit Tools gepflegt Tools bieten auch Werkzeuge die Modell zu analysieren und aufzubereiten Evaluierung bestehender Tools für das EAM (z.b. PlanningIT, EAM-Tool der KTH, iteraplan, MID Innovator) Vergleich der Funktionalität der Tools hinsichtlich» Darstellung (evtl. Speicherung) der EA-Modelle» Analysemöglichkeiten der EA-Modelle Identifizierung von Potentialen für das EAM-Tooling
SEvS: Thema 7 Modellierung von IT-Sicherheit im EAM Melanie Langermeier Kontext: IT-Sicherheit ist ein wichtiger Aspekt in den meisten Unternehmen Konzepte zur IT-Sicherheit finden sich auf verschiedensten Ebenen eines Unternehmens Erarbeitung der wesentlichen Konzepte für die Modellierung der IT- Sicherheit Integration des IT-Sicherheitsmodells in ein bestehendes EAM- Framework
SEvS: Thema 8 Approximierendes Q-Learning Christoph Frenzel Kontext: Q-Learning ein Algorithmus aus dem Bereich des Reinforcement Learning ist ein verbreiteter Ansatz um komplexe Kontrollprobleme mit Hilfe selbstlernender Maschinen zu lösen. Q-Learning ist beschränkt auf diskrete Zustandsräume (bzgl. des Systems unter Kontrolle). Reale Systeme sind aber häufig durch kontinuierliche Zustandsräume gekennzeichnet. Vorstellung von Q-Learning (Problem, Algorithmus, Eigenschaften wie Konvergenz) Übersicht zu Erweiterungen von Q-Learning auf kontinuierliche Zustandsräume Vorstellung von Fuzzy Q-Learning, Q-Learning mit Neuronalen Netzen, Q-Learning mit linearer Funktionsapproximation und Vorhandensein entsprechender Implementierungen Ausblick zu kontinuierlichen Aktionsräumen
SEvS: Thema 9 Koordination in Multiagentensystemen Simon Lohmüller Kontext: In Multiagentensystemen wird ein komplexes Problem in viele einfachere Probleme aufgeteilt, die dann von zahlreichen spezialisierten Agenten gelöst werden. Die Agenten beeinträchtigen sich dabei aber gegenseitig, was zu Konflikten und schließlich zu einer schlechten Problemlösung führen kann. Deshalb müssen die Aktionen der Agenten koordiniert werden. Vorstellung von Multiagentensystemen und deren Koordinierung (Problembeschreibung, Beispiele) Übersicht und Klassifikation von Ansätzen für die Koordinierung detaillierte Vorstellung eines Ansatzes (Annahmen, Ansatz, Eigenschaften wie Konvergenz) Ausblick zu adaptiven Koordinationskonzepten mit Maschinenlernen
SEvS: Thema 10 Verhaltens-basiertes Clustering Simon Lohmüller Kontext: Die Cluster-Analyse beschäftigt sich mit der Einteilung von Objekten in eine Klasse von Objekten, so dass Objekte in dieser Klasse ähnlich bzgl. bestimmter Eigenschaften sind. Unter Umständen ist jedoch das einfache Einteilen anhand gewisser Attribute nicht ausreichend und es muss das Verhalten eines Objektes mitberücksichtigt werden. Vorstellung von passenden Clustering-Algorithmen und wie diese Verhalten berücksichtigen (Problembeschreibung, Beispiele) Übersicht und Vergleich/Unterschiede von Algorithmen sowie Anwendung in gewissen Problembereichen herausarbeiten detaillierte Vorstellung eines Algorithmus (Funktionsweise, Input, Output ) und evtl. Anwendung auf ein von uns zur Verfügung gestelltes Test-Set Existenz von Implementierungen recherchieren (Vorstellung, Vergleich, evtl. Anwendung), z.b. in WEKA
Avionic Software Engineering
Avionic SE: Thema 11 Entwicklung einer externen MCDU-GUI für X-Plane Thomas Driessen Kontext: X-Plane ist ein sehr mächtiges Simulationsframework für die Luft- und Raumfahrt und kann genutzt werden um eigene Komponenten für Luftfahrzeuge zu entwickeln und zu testen. Einarbeitung in die Data-Access-API von X-Plane Implementierung einer GUI für ein beliebiges Endgerät Implementierung der Kommunikation zwischen X-Plane und eigener GUI
Avionic SE: Thema 12 GSN im Avionik-Umfeld Philipp Lohmüller Motivation (Sicherheit in Avionik ) Definitionen im GSN-Umfeld Inwiefern wird die GSN eingesetzt um Sicherheitsrisiken vorzubeugen?» HARA» FTA
Avionic SE: Thema 13 Evaluierung bestehender (open-source) HIL/SIL/MIL- Simulations-Setups in der Avionik Thomas Driessen Kontext: Um kostengünstig entwickeln zu können werden im Embedded- Umfeld häufig HIL-/SIL-/MIL-Simulationen eingesetzt. Recherche bestehender Simulationsumgebungen Vergleich gefundener Simulationsumgebung Konzeptioneller Entwurf einer eigenen Simulationsumgebung mit X- Plane
Bewerbung Bewerbung bis inkl. 16.04.2014 per Mail an den jeweiligen Betreuer Pflichtangaben sind:» Name, Matrikelnummer, Studiengang, Semester, absolvierte Vorlesungen/Kurse/Seminare» drei priorisierte Themenwünsche nur vollständige Bewerbungen werden berücksichtigt! Themen und Betreuer: Thema 1, Automotive SE, Car-to-X: kienberger@ds-lab.org Thema 2, Automotive SE, Elektromobilität: kienberger@ds-lab.org Thema 3, Automotive SE, Autonomes Fahren: kienberger@ds-lab.org Thema 4, Automotive SE, Safety vs. Security: philipp.lohmueller@ds-lab.org Thema 5, SEvS, Bayesian Belief Networks: melanie.langermeier@ds-lab.org Thema 6, SEvS, Methoden und Techniken im EAM-Tooling: melanie.langermeier@ds-lab.org Thema 7, SEvS, Modellierung von IT-Sicherheit im EAM: melanie.langermeier@ds-lab.org Thema 8, SEvS, Approximierendes Q-Learning: christoph.frenzel@ds-lab.org Thema 9, SEvS, Koordination in Multiagentensystemen: simon.lohmueller@ds-lab.org Thema 10, SEvS, Verhaltens-basiertes Clustering: simon.lohmueller@ds-lab.org Thema 11, Avionic SE, Entwicklung einer externen MCDU-GUI: thomas.driessen@ds-lab.org Thema 12, Avionic SE, GSN im Avionik-Umfeld: philipp.lohmueller@ds-lab.org Thema 13, Avionic SE, Evaluierung von HIL-/SIL-/MIL-Simulations-Setups: thomas.driessen@ds-lab.org