Semantische Suche

Freitag, 15. September 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Mohammad Nour Dahi
Titel Schnittstellenkonzept für Hardwaresimulationen zur Co-Simulation mit Software
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weber
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Hardwaresimulationen dienen dazu, die Hardware zu simulieren und somit das Verhalten der Software auf der Hardware zu testen. Beim Testen von Software, die auf Hardware läuft, entsteht bei jeder Simulation ein Zielkonflikt zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit. Es gibt verschiedene Hardwaresimulationen zur Auswahl, die eine höhere Genauigkeit bieten, aber längere Ausführungszeiten erfordern. Wenn jedoch die Geschwindigkeit der Co-Simulation, die mehrere Simulationen kombiniert, von größter Bedeutung ist, wählt man eine Simulation, die zwar geringere Genauigkeit bietet, aber schneller ausgeführt werden kann. Je nach Zielsetzung erfordert die Co-Simulation unterschiedliche Hardwaresimulationen. Ein Austausch von Hardwaresimulationen kann jedoch aufwändig sein und Anpassungen an der Co-Simulation erfordern. Diese Arbeit zielt darauf ab, eine allgemeine Schnittstelle für Hardwaresimulationen zu entwickeln, die den Wechsel erleichtert, ohne die Co-Simulation zu beeinträchtigen. Eine allgemeine Schnittstelle für alle Hardwaresimulationen ist jedoch nicht realisierbar. Daher erfolgt eine Klassifizierung, um ähnliche Simulationen zu gruppieren und für eine Klasse eine allgemeine Schnittstelle zu entwickeln.

Freitag, 22. September 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Niklas Kuder
Titel Kritische Workflows in der Fertigungsindustrie
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Thomas Weber
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Um mögliche Inkonsistenzen zwischen technischen Modellen und ihren verursachenden Workflows in der Fertigungsindustrie zu identifizieren, wurde der gesamte Fertigungsprozess eines beispielhaften Präzisionsfertigers in einzelne Workflows aufgeteilt. Daraufhin wurden neun Experteninterviews durchgeführt, um mögliche Inkonsistenzen zwischen technischen Modellen zu identifizieren und diese in die jeweiligen verursachenden Workflows zu kategorisieren. Insgesamt wurden 13 mögliche Inkonsistenzen dargestellt und ihre jeweilige Entstehung erläutert. In einer zweiten Interview-Iteration wurden die Experten des Unternehmens erneut zu jeder zuvor identifizierten Inkonsistenz befragt, um die geschätzten Auftrittswahrscheinlichkeiten der Inkonsistenzen und mögliche Auswirkungen auf zuvor durchgeführte, oder darauf folgende Workflows in Erfahrung zu bringen.
Vortragende(r) Robin Schöppner
Titel Using Large Language Models To Analyze Software Architecture Documentation
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Jan Keim
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Begrenzte Trainingsdaten stellen eine Herausforderung für Traceability Link Recovery (TLR) und Inconsistency Detection (ID) dar. Große Sprachmodelle (LLMs) können dieses Problem lösen, da sie oft kein spezifisches Training benötigen. In dieser Arbeit erforschen wir verschiedene Techniken und Methoden für den Einsatz von GPT-4 für TLR und ID. Im Vergleich mit State-of-the-Art-Ansätzen erzielen unsere Ansätze beim Unmentioned-Model-Element-ID ähnliche Leistung. In der Disziplin der Missing-Model-Element ID konnten wir ihre Leistung jedoch nicht erreichen. Beim TLR erzielt Chain-of-Thought-Prompting die besten Ergebnisse, schlägt jedoch auch schlechter ab als State-of-the-Art. Die Ergebnisse sind jedoch vielversprechend und es ist anzunehmen, dass fortschrittlichere LLMs und Techniken zu Verbesserungen führen.
Vortragende(r) Edgar Hipp
Titel Verschlüsselung von änderungsbasierten Modellen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Thomas Weber
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Im Rahmen der Bachelorarbeit wird eine prototypische Implementation für die symmetrische, asymmetrische und Attribute-basierte Ver -und Entschlüsselung von Modelländerungen innerhalb Vitruvius vorgestellt. Vor -und Nachteile, Skalierbarkeit und Performanz dieser Verfahren werden besprochen.

Freitag, 22. September 2023, 11:30 Uhr

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Ort: TBD

Vortragende(r) Julien Aziz
Titel Change-Adaptive Active Learning on Data Streams
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Marco Heyden
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Data streams are ubiquitous in modern applications such as predictive maintenance or quality control. Data streams can change in unpredictable ways, challenging existing supervised learning algorithms that assume a stationary relationship between input data and labels. Supervised learning algorithms for data streams must therefore "adapt" to changing data distributions. Active learning (AL), a sub-field of supervised learning, aims to reduce the total cost of labeling by identifying the most valuable data points for training. However, existing stream-based AL methods have difficulty adapting to changes in data streams as they rely mainly on the sparsely labeled data and ignore the regionality of changes, resulting in slow change adaptions.

To address these issues, this thesis presents an active learning framework for data streams that adapts to regional changes in the underlying data stream. Our idea is to enrich hierarchical data stream clustering with labeling statistics to measure the regionality and relevance of changes. Using such information in stream-based active learning leads to more effective labeling, resulting in faster change adaption.

Freitag, 6. Oktober 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/institutsseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Mona Schulz
Titel (Freiwillige Teilnahme) Abschlussvortrag Praxis der Forschung SS23 II
Vortragstyp Vortrag
Betreuer(in) Kai Marquardt
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Gamify Your Learning Experience -- Möglichkeiten von Gamification Lernprozesse und -erfolge zu visualisieren

Gamification enhances education by boosting motivation and fostering effective learning. This paper explores the link between game design elements and intrinsic motivation in education. Drawing from 24 scholarly papers, it identifies ten key game design elements: badges, points, leaderboards, virtual currency, progress bars, achievements, avatars, concept maps, storytelling, and feedback. To evaluate their impact, a survey using mockups was conducted. Results highlight the popularity of combinations like concept maps with progress bars and points with feedback. The study also uncovers correlations between preferred elements and learner characteristics. By uncovering these insights, the research advances gamification in education and guides tailored approaches for boosting student motivation.

Freitag, 3. November 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 010 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Institutsseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Tom Hüller
Titel Automated Consistency of Legal and Software Architecture System Specifications for Data Protection Analysis
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Nicolas Boltz
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Data breaches exposing personal information mean a significant loss of customer trust and leave companies vulnerable to civil lawsuits. This makes identifying problems in early development phases an important part of keeping software development costs predictable and manageable.

In this thesis, we present approaches that allow system architects to extract legal specifications from artifacts created during system design and analyze them for GDPR compliance. We provide a model transformation between a DFD representation and a GDPR metamodel, which aims to model some of the complex requirements of the GDPR. The transformations work in both directions while keeping additional information to allow the architect to make changes to the system on either the architectural or legal side of the transformation. We provide an analysis tool that is able to identify GDPR violations on the GDPR metamodel, allowing analysis on both sides of the transformation.