Exploration verschiedener Methoden der Affekterkennung aus Mimik

• Ermittlung und Darstellung des aktuellen Stands der Technik
• Auswahl eines Verfahrens
• Konzepterstellung
• Demonstratorumsetzung

Exploration der Einsatzmöglichkeit von Remote PPG für die Stress- oder Affektdetektion

• Ermittlung und Darstellung des aktuellen Stands der Technik
• Auswahl eines Verfahrens
• Konzepterstellung
• Demonstratorumsetzung

Vergleich etablierter HRV Parameter für verschiedene Stressortypen

• Datenanalyse
• Welche Parameter eignen sich bei welchen Typen?

Untersuchung verschiedener (unüberwachter) Methoden in der Stressdetektion

• Darstellung des Stands der Technik
• Auswahl verschiedener Techniken
• Vergleich bei verschiedenen Datensätzen (und verschiedene Stressortypen)

Untersuchungen der Möglichkeiten der prozeduralen/generativen Erzeugung von Verwundungsvisualisierungen

• Recherche des Stands der Technik
• Experimentelle Analyse der Möglichkeiten
• Abschließende Bewertung der Einsatzmöglichkeiten

Untersuchung der Einsatzmöglichkeit synthetischer, physiologischer Daten für die Stress/Affekterkennung

• Lässt sich die Datenmenge für das Trainieren durch synth. Daten vergrößern?
• Welche generative Techniken eignen sich hier?
• Auswahl einer Technik und Erstellung eines Demonstrators

• Einarbeitung in Grundbegriffe zur V&V: Verifikation, Validierung, Tests, Plausibilitätsprüfung
• Einarbeitung in V&V-Techniken
• Auswahl der V&V-Techniken unter Berücksichtigung Spezifika medizinischer Modelle
• Anwendung einer ausgewählten V&V-Technik zur V&V des Physiologiemodells

• Ermittlung und Darstellung des aktuellen Stands der Forschung
• Anwendungsanalyse ausgewählter Modelle zur Unterstützung des Trainings zur Verwundetenversorgung
• Erstellung eines Demonstrators

Programmierung einer Stand-Alone-Software auf Basis von Python o.ä. für die Modellierung von Speichern für erneuerbaren Energien

Durch den fortschreitenden Ausbau an erneuerbarer Energie steigt der Bedarf an Energiespeichern zur Vermeidung von Versorgungslücken, wobei Redox-Flow-Batterien (FB) eine vielversprechende Technik sind. In gemeinsamen Forschungsansätzen arbeitet sowohl die Universität der Bundeswehr in München als auch das Fraunhofer-Institut für Chemische Technologie (ICT) an solchen Nachhaltigkeitsthemen.

Im Rahmen des EU-Projektes SONAR (https://www.sonar-redox.eu) werden in multinationaler Zusammenarbeit verschiedener Universitäten (bspw. auch und der australischen UNSW) Modelle von FBs in verschiedenen Größenskalen entwickelt. Hierbei wirkt das ICT in zentraler Projektverantwortung mit.

Der Fokus der Arbeiten liegt auf der Untersuchung der techno-ökonomischen Eigenschaften von neuartigen organischen FBs, die Durchführung von Kostenanalysen sowie die Durchführung von Experimenten mit Zellaufbauten von FBs. Insbesondere soll eine Stand-Alone-Software zur Überführung eines Excel-basierten techno-ökonomischen Modells in ein eigenständiges Programm auf der Basis von Python o.ä. entwickelt werden; dabei ein optimiertes Batteriesystemmodell und Kostenfunktionen für die Herstellung von organischen Aktivmaterialen integriert werden; das techno-ökonomischen Modells in ein Microgrid-Modell integriert werden und die physikalischen, chemischen und elektrochemischen Eigenschaften abgebildet werden.

Aufgabenstellung für die Master-/Studienarbeit

In dieser Arbeit soll die o.g. Stand-Alone-Software entwickelt werden. Diese soll folgende Anforderungen erfüllen:

• Abbildung des erarbeiteten techno-ökonomischen Modells mit seinen gruppierten Komponenten,
• Möglichkeit der nachträglichen Anpassung des Modells durch Hinzufügen/Entfernen einzelner Komponenten (bspw. grafische Oberfläche mit Drag & Drop-Optionen),
• Abbildung der gefundenen gegenseitigen Abhängigkeiten dieser Komponenten untereinander und auf die Performance- und Rahmendaten der jeweils modellierten RedOxFlow-Batterie,
• Möglichkeit der nachträglichen Anpassung dieser gefundenen gegenseitigen Abhängigkeiten (Abhängigkeitsfunktionen) anhand einer grafischen Oberfläche (bspw. Slider, Scale),
• Ausgabe der Ergebnisdaten in einer Datei,
• Hinterlegung von Optimierungsalgorithmen (bspw. Simplex-Verfahren) zur Bestimmung verschiedener Optima in Abhängigkeit der Gewichtung der jeweiligen Komponenten und unter Berücksichtigung der gefundenen der gefundenen gegenseitigen Abhängigkeiten.

Was Sie mitbringen

• Sie besitzen fundierte Kenntnisse in Python oder vergleichbaren höheren Programmiersprachen.
• Sie begeistern sich für die Zusammenarbeit mit internationalen Projektpartnern.