Promovierende im Fachbereich Informatik

"Wir betreiben Teambuilding zwischen Mensch und Maschine." (Doktorand Alexander Hagg, Fachbereich Informatik)

Forschung im Fachbereich Informatik ist herausfordernd. Nachfolgend geben wir einen kleinen einblick in die Themenvielfalt der Forschungsarbeiten unserer Promovierenden und listen auf, von wem sie an der H-BRS betreut werden. Weiterführende Links führen zu Forschungsinstituten, Kooperationspartnern, Veröffentlichungen u.ä. (Auswahl, Stand September 2020).

 

Iman Awaad, Atonomous Systems
Menschen sind in der Lage, Pläne zur Erreichung ihrer Ziele zu entwickeln und sie an Veränderungen in ihrer Umgebung anzupassen, indem sie ohne große Überlegungen Lösungen und Alternativen finden und Chancen nutzen. Trotz jahrzehntelanger Forschung sind künstliche Agenten, wie z.B. Roboter, nicht so robust und flexibel. Wenn wir uns ansehen, wie wir trotz der sich ständig verändernden Umgebungen und unseres eigenen Mangels an Allwissenheit die Dinge erledigen, stellen wir fest, dass dies meist dadurch erreicht wird, dass wir fehlende oder nicht verfügbare Objekte ersetzen und Annahmen über Objekte treffen, über die wir nur begrenzte Informationen haben. Doktorandin Iman Awaad hat sich zum Ziel gesetzt, Servicerobotern, die in häuslicher Umgebung arbeiten, die Nutzung dieser beiden Techniken zur Unterstützung menschlicher Anwendenden zu ermöglichen.
Betreuung: Prof. Dr. Paul Plöger (Prof. Dr. Gerhard Kraetzschmar)
 

 

Saugata Biswas
Online-Fernausbildung für Montage, Betrieb und Wartung ist in der Industrie vorteilhaft, um Zeit und Geld zu sparen, insbesondere wenn Konzerne Standorte auf mehreren Kontinenten haben (z.B. Automobilindustrie, Ölfirmen, etc.). Derzeit sind die Ferntrainingserfahrungen durch begrenzte Kameraperspektiven und das Fehlen geeigneter Navigationstechniken für die Kameraansicht je nach Aufgabe eingeschränkt. In diesem Promotionsprojekt entwickelt Doktorand Saugata Biswas ein autonomes Kamera-Sichtpunktmanagementsystem mit Hilfe eines Roboterarms in einem Multikamera-Trainingsszenario. Diese Doktorarbeit wird sich auf die Verbesserung der Online-Trainingserfahrung von Remote Trainees konzentrieren. Doktorand Saugata Biswas ist seit 2019 Stipendiat des Institute for Visual Computing (IVC).
Betreuung: Prof. Dr. Ernst Kruijff
 

 

Ahmad Drak, TREE
Ahmad Drak
entwickelt ein fliegendes Robotersystem, das in der Lage ist, die sich ständig verändernde Umgebung, in der es sich bewegt, effizient zu erkunden. Das Ergebnis ist eine Fülle nützlicher Informationen, die das System lernen und maximieren soll. Damit wird erstens die Zeit verkürzt, die der Roboter für die Erforschung seiner Umgebung benötigt, und zweitens wird der Energieverbrauch des Robotersystems reduziert. Doktorand Ahmed Drak ist seit 2018 Stipendiat des Instituts für Technik, Ressourcenschonung und Energieeffizienz (TREE). Weitere Informationen.
Betreuung: Prof. Dr. Alexander Asteroth

 

Ruben Gonzalez, ISF
Kryptografie, also Verschlüsselungstechnik, wird heute überall eingesetzt. Beim Onlinebanking genauso wie beim Öffnen des Autos mittels Fernbedienung. Eine neue Art von Computer, der Quanten-Computer, bedroht allerdings die aktuelle Generation von Verschlüsselungssystemen. Um weiterhin auf der sicheren Seite zu bleiben müssen daher neue kryptographische Verfahren erdacht, entwickelt und getestet werden. Dieser Forschungszweig nennt sich Post-Quantum Cryptography. Doktorand Ruben Gonzalez erforscht wie Post-Quantum Cryptography auf den aller kleinsten Geräten, den Constraint Embedded Devices (z.B. Feinstaubsensoren, Kreditkarten), funktionieren kann.
Betreuung: Prof. Dr. Karl Jonas

 

Alexander Hagg
Den Ingenieursberuf Ausübende und Designschaffende wollen oft schon früh in Entwicklungsprozessen voraussehen, welche potentiellen Lösungen für sie wichtige Qualitätskriterien erfüllen werden, z.B. in der Architektur, Flugzeugtechnik, Stadtplanung oder in der Robotik. Weil sich nicht alle Kriterien einfach beschreiben lassen, sind solche Prozesse meistens in unterschiedliche Phasen eingeteilt. Doktorand Alexander Hagg untersucht, wie sogenannte Quality-Diversity-Algorithmen, die in der Lage sind große Mengen an guten Lösungen hervorzubringen, als interaktive Tools in Entwicklungsprozessen eingebettet werden können. Dabei entsteht eine Interaktion zwischen Mensch und Maschine, welche Ingenieurinnen udn Ingenieuren die Möglichkeit bieten, schon früh im Entwicklungsprozess innovative Lösungen zu entdecken.
Betreuung: Prof. Dr. Alexander Asteroth

 

Carl-Daniel Hailfinger
Doktorand Carl-Daniel Hailfinger ist Datensicherheit ein wichtiges Anliegen. Moderne Computer und ihre Komponenten verarbeiten und speichern Daten so, dass die Auslastung der Recheneinheiten und der Durchsatz maximiert wird. Diese internen Optimierungsstrategien führen dazu, dass die Ausführung in einer anderen Verarbeitungsabfolge geschieht und das Zeitverhalten in der Realität in einer Art und Weise variieren kann, wie es von Seiten der Anwender und Programmierer nicht erwartet wird. Zwar entspricht das vordergründig von außen feststellbare Verhalten (Architektur) z.B. eines Mikroprozessors den Erwartungen, aber intern wird tatsächlich in der sog. Mikroarchitektur durch spekulative Ausführung, Vorhersage, Zwischenspeicherung und Umsortierung von Instruktionen und Daten ein erheblicher Geschwindigkeitsgewinn erzielt. Angriffe wie Spectre, die in den letzten Jahren publik wurden, nutzen daraus resultierende Seiteneffekte aus, um gegen Zugriff geschützte Daten aus einem anderen Prozess auszuspähen (Side Channel / Covert Channel). Doktorand Carl-Daniel Hailfinger forscht an der Entwicklung von neuartigen Möglichkeiten, wie man einerseits solche Seiteneffekte in der Mikroarchitektur ausnutzen und damit Daten ausspähen oder transferieren kann, und andererseits wie man sich gegen solche unerwünschten Angriffe schützen kann.
Betreuung: Prof. Dr. Kerstin Lemke-Rust

 

Melanie Ludwig
Doktorandin Melanie Ludwig untersucht in ihrer Forschung, wie sie die Fitness einer Person beim Ausdauersport nur mit Hilfe der Herzfrequenz am Computer modellieren, also nachbilden und auch vorhersagen kann. Normalerweise ist die Feststellung der Fitness im Ausdauersport mit aufwändigen und anstrengenden Tests verbunden, die insbesondere im Hobby- und Gesundheitssport aus vielerlei Gründen nur schwer umsetzbar sind. Melanie Ludwig möchte mit ihren Computermodellen, die auf alltäglicher sportlicher Aktivitäten und der Herzfrequenz beruhen, aufwändige Tests vermeiden und möglichst viele Menschen durch individuelles und gesundheitsförderliches Training unterstützen. Weitere Infos
Publikationen

Betreuung: Prof. Dr. Alexander Asteroth

 

 

Jens Maiero, Institute for Visual Computing
Jeder benutzt alltägliche Mensch-Maschinen-Schnittstellen, z.B. in Form von Tastatur und Maus. Doktorand Jens Maiero untersucht in seinem Promotionsvorhaben, ob sich die Performance (z.B. Fehlerquote), die Bedienbarkeit oder die Wahrnehmung durch erweiterte Benutzerschnittstellen steigern lassen. Erweiterte Benutzerschnittstellen sind Schnittstellen, die entweder einen weiteren Sinneskanal in die Interaktion einbinden oder eine neuartige Interaktionsmetapher bereitstellen. Konkret untersucht Jens Maiero die erweiterte Interaktion mit mobilen Projektionen, die Kombination von haptischem Feedback mit Touchscreens sowie unkonventionelle Interaktionsmetaphern.
Betreuung: Prof. Dr. André Hinkenjann

 

 

Alexander Marquardt
Datenbrillen sind Brillen, in deren Sichtfeld zeitgleich alle erdenklichen Informationen visuell eingeblendet werden. Allerdings verfügen selbst moderne Datenbrillen nur über ein sehr eingeschränktes Sichtfeld. Ungewollten Nebeneffekte wie Verzerrungen, fehlerhafte Tiefeninterpretation oder schlechte Lesbarkeit von Informationen sind die Folge – insbesondere bei zunehmender Informationsdichte. An der H-BRS werden interdisziplinär gängige View Management-Verfahren erforscht und verbessert. So soll ein Teil der visuellen digitalen Information in Audio- und Vibrationsreize umwandelt werden. Alexander Marquardts Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf, der Entwicklung sowie der technischen Umsetzung dieser neuartigen, multisensorischen Informationsversorgung. Sein Ziel ist es, die visuelle Komplexität zu verringern. Außerdem soll die Aufmerksamkeit des Nutzers auf möglichst intuitive Art und Weise auf diejenigen Informationen gelenkt werden, die für ihn von besonderem Interesse sind. Doktorand Alexander Marquardt ist seit 2018 Stipendiat des Institut for Visual Computing (IVC) in der Arbeitsgruppe 3DMi.
Betreuung: Prof. Dr. Ernst Kruijff

 

 

Aleksandar Mitrevski
Nützliche autonome Roboterassistenten benötigen die Fähigkeit, ihr Verhalten zu modifizieren, wenn dieses von dem abweicht, was erwartet oder gewünscht wird; mit anderen Worten, sie brauchen die Fähigkeit, mit Ausführungsfehlern umzugehen und entsprechend aus ihnen zu lernen. Doktorand Aleksander Mitrevski entwickelt Verhaltensmodelle, die ein Haushaltsroboter durch Erfahrungen mit der Welt erwerben kann und die sowohl für die Vorhersage von Fehlern als auch für die Diagnose ihrer Ursachen verwendet werden können. Er untersucht insbesondere das Gleichgewicht zwischen modelliertem und erlerntem Verhalten und kombiniert Techniken wie Lernen durch Vorführung, Verstärkungslernen, qualitative Modellierung und logisches Denken. Das übergeordnete Ziel seines Projekts ist es, Roboter zuverlässiger und damit für den praktischen Alltagseinsatz nützlicher zu machen.
Betreuung: Prof. Dr. Paul Plöger

 

 

Hoai Viet Nguyen
Verteilte Softwaresysteme bilden das technische Fundament der voranschreitenden Digitalisierung. Das Internet umfasst bereits mehrere Millionen Softwaredienste, welche von Milliarden Menschen genutzt. Durch diese hohe Anzahl an Nutzern und die Wichtigkeit von Software für die Gesellschaft sind Sicherheit und Skalierbarkeit zwei essenzielle Qualitätsmerkmale für moderne verteilte Systeme. Diesen zwei Qualitätsmerkmalen widmet sich Doktorand Hoai Viet Nguyen in seiner Dissertation. Er untersucht die Wechselwirkung zwischen Sicherheit und Skalierbarkeit von modernen Softwaresystemen. Der Schwerpunkt von Herrn Nguyen Forschungsarbeiten liegt in der Analyse von Angriffsvektoren auf massiv-skalierbare Softwaresysteme (engl. Ultra-Large Scale (ULS) Systems) und der Entwicklung sowie Evaluierung von Lösungsansätzen.
Betreuung: Prof. Dr. Luigi Lo Iacono

 

 

Argentina Ortega, Autonmous Systems
In Langzeiteinsätzen wiederholen Roboter ihre programmierten Aufgaben immer wieder und erstellen jedes Mal neue Pläne. Eines der Forschungsziele von Doktorandin Argentina Ortega ist es, zu untersuchen, wie Roboter ihre Planung verbessern können, indem sie Informationen aus ihren früheren Läufen verwenden. Aus diesen Informationen erstellt sie Erfahrungsmodelle, damit Roboter seine früheren Pläne in optimierter Form wiederverwenden kann. Dies senkt die Bereitstellungskosten und erhöht gleichzeitig die Transparenz, Erklärbarkeit und den Systemdurchsatz. Doktorandin Argentina Ortega ist seit 2019 Stipendiatin der Gleichstellungsstelle und ins MAS-Team unserer Hochschule eingebunden.
Betreuung: Prof. Dr. Erwin Prassler

 

 

Christoph Pomrehn
Bei der Raman- und Infrarotspektroskopie handelt es sich um zwei unterschiedliche optische Messverfahren. In Verbindung mit einem Mikroskop werden Sie zur Untersuchung kleinster mikroskopischer Proben angewendet. Dabei werden die Proben bezüglich ihrer Oberflächenbeschaffenheit, aber auch bezüglich ihrer materiellen Zusammensetzung untersucht. Unter bestimmten Vorrausetzungen können die dabei erzeugten Bilder (Hyperspektrale Bilder) komplementäre, also sich ergänzende Informationen derselben Probe enthalten. Christoph Pomrehn entwickelt im Rahmen dieses Forschungsthemas Strategien, um diese Informationen aus den erzeugten Bildern zu gewinnen und sie in ausgewählten Anwendungsfällen einer computergestützten Analyse zugänglich zu machen. Christoph Pomrehn ist seit 2018 Stipendiat des Fachbereichs Informatik.
Betreuung: Prof. Dr. Rainer Herpers

 

 

Thorsten Roth, Institute for Visual Computing
Fortgeschrittene Techniken der Computergrafik spielen eine zentrale Rolle in Bereichen wie der Virtual Reality (VR), Design Review oder Architekturvisualisierung. Die fließende Darstellung einer Anwendung (Performance) ist gerade im VR-Bereich sehr wichtig: Einerseits möchte man unerwünschte Effekte der sogenannten „Simulator Sickness“ wie Übelkeit oder Schwindel vermeiden, andererseits ist ein hoher Grad an Realismus für die anderen genannten Disziplinen von großer Bedeutung. Ziel der Forschungsarbeit von Doktorand Thorsten Roth ist es, die Darstellung sowie die visuelle Qualität sogenannter strahlbasierter Ansätze, die oft die Grundlage für die grafische Darstellung in den genannten Bereichen bildet, zu verbessern. Dabei kann die Bildgenerierung beispielsweise auf die menschliche Wahrnehmung oder situative Anforderungen angepasst werden. Beleuchtungsinformationen einer Szene können zwischengespeichert werden, um unnötige Rechenlast zu vermeiden und eine Steigerung sowohl der Performance als auch der visuellen Qualität zu erreichen.
Betreuung: Prof. Dr. André Hinkenjann

 

 

Sven Schneider
Im Gegensatz zu Industrierobotern erwarten wir von Haushaltsrobotern, dass sie mit ihren Armen Greifbewegungen situationsbedingt ausführen können. Dafür müssen sie diese Fähigkeit aber erst erlernen, und zwar mithilfe von Modellen aus verschiedenen Disziplinen (z.B. der Mechanik oder der Regelungstechnik). Doktorand Sven Schneider stellt Haushaltsrobotern dieses interdisziplinäre Wissen zur Verfügung, in dem er anwendungsspezifische Sprachen entwickelt. Wenn man so will, ist er Dolmetscher und Sprachlehrer für Haushaltsroboter.
Betreuung: Prof. Dr. Paul Plöger

 

 

Maximilian Schöbel, Autonomous Systems
Mit Hilfe von Beispielvideos kann man einem Computerprogramm beibringen, wie Personen Tätigkeiten im häuslichen Umfeld ausführen. Damit sollen Roboter „trainiert“ und dazu befähig werden, Hilfestellungen im Alltag zu geben. Leider gibt es nicht genügend solcher Beispielvideos aus dem täglichen Leben, denn erstens gelten diese als zu langweilig, um in großer Anzahl auf bekannten Video-Plattformen eingestellt zu werden und zweitens müssen im Video parallel gezeigte Handlungen aufwändig per Hand gekennzeichnet werden, bevor das Programm sie erlernen kann. Deshalb beschäftigt sich Maximilian Schöbel in seiner Dissertation mit Methoden aus anderen Feldern, die keine oder nur wenig händische Kennzeichnung benötigen. Diese sollen dann auf das Erkennen von alltäglichen Tätigkeiten in Videos angewendet werden. Maximilian Schöbel ist seit 2018 Stipendiat des Graduierteninstituts und ins MAS-Team unserer Hochschule eingebunden.
Betreuung: Prof. Dr. Paul Plöger

 

 

Sven Seele, Institute for Visual Computing
Virtuelle Umgebungen sind künstliche Computerwelten, in denen Menschen Fähigkeiten für die reale Welt erlernen und trainieren können. In solchen Umgebungen können auch potenziell lebensgefährliche Situationen nahezu beliebig oft wiederholt und variiert werden, ohne Nutzer und Nutzerinnen einer echten Gefahr auszusetzen. Oft sind auch andere simulierte Teilnehmende (Software-Agents) Teil der virtuellen Welt, die Nutzerinnen und Nutzer bei der Erfüllung von Trainingszielen unterstützen oder sie daran hindern. Das Verhalten dieser "Agenten" kann maßgebenlich dazu beitragen, die virtuelle Umgebung glaubwürdig zu machen und damit den Lerneffekt zu verstärken. Doktorand Sven Seele untersucht daher, wie Agentenverhalten durch die Simulation kognitiver Prozesse so generiert werden kann, dass die Simulation möglichst plausibel wirkt, einfacht gesteuert werden kann und Nutzende die Simulation gleichzeitig interaktiv erleben können. Dabei spielt die Modellierung von Persönlichkeit, Emotionen und Perzeption eine entscheidende Rolle.
Betreuung: Prof. Dr. Rainer Herpers

 

 

Katharina Stollenwerk, Informatik, Institute for Visual Computing
Schmerzen im unteren Rückenbereich sind ein wichtiges Thema in modernen westlichen Gesellschaften. Mit tragbaren Geräten können Haltungsveränderungen durch Haltungsschulung verfolgt, die Form der Wirbelsäule gemessen und die Wirbelsäulenkrümmung rekonstruiert werden. Doktorandin Katharina Stollenwerk konzentriert sich in ihrer Forschung auf die systematische Auswertung von (spezifischen) sensorgestützten Wearables und die Rekonstruktion der Wirbelsäulenkrümmung sowie die Analyse der aufgezeichneten Daten. Dies verbessert in der Rückenschulung das Haltungstraining mit zuverlässigen und objektiven Messungen der Wirbelsäulenform. Trainer und Trainierende erlangen so ein besseres Verständnis ihres Tuns bzw. Konzepts.
Betreuung: Prof. Dr. André Hinkenjann

 

Santosh Thoduka, Autonomous Systems
Roboter sind in der Regel für Aufgaben programmiert, indem sie einer Liste von Aktionen wie Bewegen, Schauen, Kommissionieren usw. folgen. Wenn etwas Unerwartetes passiert, kann ein Roboter oft nicht mit der Situation umgehen, weil er 1) nicht erkannt hat, dass etwas schief gelaufen ist und 2) nicht für die neue Situation programmiert wurde. Das Erkennen solcher Situationen ermöglicht es Robotern zu entscheiden, ob sie mit der Aufgabe fortfahren, einen Menschen über das Problem informieren oder versuchen, das Problem selbst zu lösen. Santosh Thodukas Arbeit konzentriert sich auf die Verwendung der Kamera des Roboters, um unerwartete Situationen zu erkennen, die auftreten können, während der Roboter eine Aufgabe ausführt. Doktorand Santosh Thoduka ist seit 2018 Stipendiat des Graduierteninstituts. Weitere Informationen. 
Betreuung: Prof. Dr. Paul Plöger

 

Jan Tolsdorf, Informatik
Die fortschreitende Digitalisierung und Einführung neuer Informationssysteme im Arbeitsalltag führt dazu, dass immer größere Mengen an personenbezogenen Daten von Arbeitnehmern durch ihre Arbeitgeber verarbeitet werden. Diese Entwicklung ist insbesondere dann im Hinblick auf den Arbeitnehmerdatenschutz problematisch, wenn Arbeitnehmer weder ausreichend Wissen noch Kontrolle über die Verarbeitung besitzen und somit das Recht auf informationelle Selbstbestimmung als grundlegendes Element der Menschenwürde bedroht ist. Um fehlende Kenntnisse und Fähigkeiten bei der Ausübung des Rechts auf Privatheit am Arbeitsplatz zu kompensieren, konzipiert und erprobt Dokorand Jan Tolsdorf ein Assistenzsystem in Form eines "Privacy Dashboards" für den Arbeitsalltag. Für dessen prototypische Implementation sollen Gestaltungsrichtlinien aus den mentalen Modellen und Privatheitsempfindungen von Arbeitnehmern abgeleitet werden, mit deren Hilfe Datenverarbeitungen und Datenflüsse im Arbeitsumfeld verständlich aufbereitet, für mögliche Verletzungen der Privatsphäre sensibilisiert und Optionen für eine Interventionsfähigkeit aufgezeigt werden können, sodass Arbeitnehmer handlungsfähig werden. Betreuung: Prof. Dr. Luigi Lo Iacono

 

 

Christina Trepkowski
Augmented Reality-Brillen sind Datenbrillen, in deren Sichtfeld zeitgleich alle erdenklichen Informationen visuell eingeblendet werden. Diese Informationen sollen das Bewusstsein für bestimmte Situationen durch korrekte Wahrnehmung, Interpretation und Einschätzung der Umgebung verbessern. Aktuelle AR-Brillen haben allerdings einen Nachteil: Ihr Sichtfeld ist so klein, dass die eingeblendeten Informationen kritische Hinweise aus der Umwelt verdecken, die Brillentragenden ablenken oder sie mit einer zu großen Informationsdichte überfordern können. Ebenso wie Alexander Marquardt arbeitet auch Christina Trepkowski daran, einen Teil der visuellen digitalen Information in Audio- und Vibrationsreize umzuwandeln. Als Psychologin liegt ihr Schwerpunkt darauf, diese neuartigen Methoden zu bewerten, zu vergleichen und zu optimieren, indem sie Verfahren zur Messung des Situationsbewusstseins der Brillentragenden entwickelt und einsetzt. Christina Trepkowski ist seit 2018 Stipendiatin des Institut of Visual Computing (IVC) in der Arbeitsgruppe 3DMi.
Betreuung: Prof. Dr. Ernst Kruijff

 

 

Stephan Wiefling, Informatik
Viele von uns kennen das Problem mit Passwörten: Sind sie kurz, können wir sie uns leicht merken, erleichtern dadurch aber auch Hackern den Zugriff auf unsere Accounts. Lange Passwörter sind hingegen sicherer, lassen sich aber nur schwer merken. Doktorand Stephan Wiefling erforscht, wie sich die Sicherheit von Passwörtern erhöhen lässt, ohne dabei die Last für Nutzende zu erhöhen. Ein vielversprechender Ansatz ist dabei die sogenannte Risikobasierte Authentifizierung (RBA), welche von großen Onlinediensten wie Google, Facebook und Amazon eingesetzt wird, diese aber trotz ihres großen Potenzials kaum erforscht und aufgrund mangelnder Transparenz der Dienste, die RBA einsetzen, bei kleineren Webseiten kaum verbreitet ist. Stephan Wiefling untersucht, wie Onlinedienste diese Technologie einsetzen, wie Nutzende sie wahrnehmen und nutzen (Usability) und wie RBA im Bezug auf Datenschutz und Privatsphäre effizient eingesetzt werden kann. Die Forschungsergebnisse sollen für ein vollumfassendes Verständnis von RBA sorgen, wodurch die Verbreitung der Technologie erhöht werden könnte und somit noch mehr Webseiten weltweit ihre Nutzenden noch besser vor Hackern schützen könnten. Betreuung: Prof. Dr. Luigi Lo Iacono

 

 

Youssef-Mahmoud Youssef
In vielen industriellen Anwendungen werden verteilte Robotersysteme eingesetzt, z.B. in intelligenten Lagern, in verschiedenen Bereichen der Logistik oder bei der Entsorgung von nuklearen und gefährlichen Abfällen. Um die Zuverlässigkeit dieser komplexen Systeme zu gewährleisten, ist es notwendig, intelligente, erklärbare Modelle zu entwickeln, die das unterschiedliche Verhalten der Roboter effizient beschreiben. Doktorand Youssef-Mahmoud Youssef untersucht die Fehlererkennung und Diagnose von verteilten Robotersystemen anhand von erklärbaren Hypothesen. Youssef Mahmoud Youssef ist seit 2019 Stipendiat des Fachbereichs Informatik.
Betreuung: Prof. Dr. Martin Müller