Das SDQ-Institutsseminar ist eine ständige Lehrveranstaltung, die den Zweck hat, über aktuelle Forschungsarbeiten in den zu Software Design and Quality (SDQ) gehörigen Forschungsgruppen innerhalb von KASTEL – Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit zu informieren. Insbesondere soll Studierenden die Gelegenheit gegeben werden, über ihre Bachelor- und Masterarbeiten vor einem größeren Auditorium zu berichten. Schwerpunkte liegen dabei auf der Problemstellung, den Lösungsansätzen und den erzielten Ergebnissen. Das Seminar steht aber allen Studierenden und Mitarbeitenden des KIT sowie sonstigen Interessierten offen.
Das Seminar findet auf Wunsch hybrid mit online zugeschalteten Teilnehmenden statt. Bitte dies den Betreuenden rechtzeitig mitteilen, damit diese die notwendigen Geräte aufbauen können.
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Ort
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Gebäude 50.34, Seminarraum 010 oder online, siehe Beschreibung
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Zeit
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jeweils freitags, 14:00–15:30 Uhr
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Die Vorträge müssen den folgenden zeitlichen Rahmen einhalten (siehe auch SDQ-Wiki):
- Masterarbeit: 30 Minuten Redezeit + 15 Minuten Diskussion
- Bachelorarbeit: 20 Minuten Redezeit + 10 Minuten Diskussion
Weitere Informationen
Nächste Vorträge
Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
AI Planning for Consistency Repair
| Vortragende(r)
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Jing Wang
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Bowen Jiang
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| Vortragssprache
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Englisch
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| Vortragsmodus
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in Präsenz
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| Kurzfassung
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Modern software systems are often described by multiple interconnected models. Changes to one model may cause inconsistencies if related models are not updated. Existing consistency management approaches can propagate predefined changes, but are often limited to fixed repair routines and cannot optimize between repair alternatives or handle global constraints.
This thesis presents a generic planning framework for automated model consistency repair. It extracts a semantic representation from input models using an Abstract Syntax Tree (AST), combines it with consistency rules and global constraints, and translates the repair problem into the Planning Domain Definition Language (PDDL). AI planners then generate repair plans that restore consistency while considering optimization objectives such as repair cost.
By separating model semantics from planning representations, the framework can be reused across different modeling languages. A prototype demonstrates the complete workflow and its integration with the Vitruvius model consistency framework.
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Integration von Neuronalen Netzen in AUTOSAR Classic und Wartbarkeitsprognose mittels KAMP
| Vortragende(r)
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Robin Schmieder
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Max Scheerer
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| Vortragssprache
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Deutsch
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| Vortragsmodus
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in Präsenz
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| Kurzfassung
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Für die Ausführung neuronaler Netze fehlt der AUTOSAR Classic Platform eine standardisierte Unterstützung, insbesondere für die Ansteuerung von Hardwarebeschleunigern. Eine solche Architektur unterliegt im Lebenszyklus regelmäßigen Änderungen, deren Wartungsaufwände sich modellbasiert mit dem KAMP-Framework prognostizieren lassen, von dem jedoch bislang kein Derivat für den automotive-Kontext existiert.
Diese Arbeit stellt einen Ansatz zur Integration der Inferenz neuronaler Netze unter Nutzung eines Hardwarebeschleunigers in die AUTOSAR Classic Platform vor und beschreibt die Abbildung eines Multi Layer Perceptrons und eines eindimensionalen Convolutional Neural Networks auf dessen Funktionsblöcke. Auf dieser Grundlage wird die Anwendbarkeit von KAMP4IS im automotive-Kontext untersucht. Im Rahmen der Arbeit wird KAMP4IS zu KAMP4IS-A um Zeitverhalten, Konfigurationsdateien und Deployment erweitert. Die Evaluation nach dem GQM-Ansatz zeigt einen Anstieg des gemittelten F₁-Scores von 0,67 auf 0,88, ausschließlich durch einen höheren Recall bei nahezu konstanter Precision.
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Modeling Adaptive Context and Memory Management for AI Agents
| Vortragende(r)
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Ha Linh Nguyen
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| Vortragstyp
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Masterarbeit
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| Betreuer(in)
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Jan Keim
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| Vortragssprache
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Englisch
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| Vortragsmodus
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in Präsenz
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| Kurzfassung
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Large Language Model (LLM)-based agents are increasingly used to automate complex, multi-stage tasks, yet they remain fundamentally stateless: constrained by a finite context window, they struggle to retain relevant information across extended or multi-session work. An agent that forgets earlier decisions or established preferences cannot operate reliably or predictably over time. This thesis addresses this problem by proposing a structured memory architecture for AI agents, inspired by human cognitive memory models. The architecture decomposes memory into three types, namely short-term session memory, context-specific knowledge, and long-term memory, giving AI agents a principled way to determine what to retain, how to organize it, and when to retrieve it.
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Institutsseminar/Microsoft_Teams
VitruviusOCL Abschlussvortrag PDF
| Vortragende(r)
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Max Oesterle
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| Vortragstyp
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Vortrag
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| Betreuer(in)
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Arne Lange
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| Vortragssprache
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Englisch
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| Vortragsmodus
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in Präsenz
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| Kurzfassung
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VitruviusOCL is a constraint language designed specifically for Vitruvius. Standard OCL is insufficient here, as it is scoped to a single metamodel and therefore cannot express constraints that reach across the correspondence links of a V-SUM. VitruviusOCL addresses this limitation by extending the type-safe OCL# dialect with a coextension operator (~) that provides direct, first-class access to the Vitruvius correspondence model, together with qualified MM::Class navigation for safe cross-metamodel type references and @severity/@message annotations for structured diagnostics.
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Views in the Development of Cyber-Physical Systems
| Vortragende(r)
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Urban Maximilian Polley
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Lars König
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| Vortragssprache
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Deutsch
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| Vortragsmodus
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in Präsenz
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| Kurzfassung
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Cyber-physical systems are developed across multiple engineering disciplines, resulting in complex heterogeneous models and distributed information. This thesis investigates which role- and task-specific view types are required in such development processes and how they can be formally defined. Engineering view types are elicited through a survey and interviews, mapped to meta-models, and implemented using NeoJoin. Based on the implementations, ´NeoJoin is evaluated with respect to capabilities and limitations.
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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
weitere Termine
