Forschungspraktikum

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5 gesamt

20APR. 2026
Bachelor Thesis
Explainable Failure Analysis in Time-Series Data Using SHAP
Explainability is critical for the adoption of machine learning models in industrial systems, particularly for failure detection and prediction. This thesis explores the application of SHapley Additive exPlanations (SHAP) to time-series data containing failure events, focusing on attributing model decisions to both relevant features and critical time steps to improve transparency and trust. Requirements Please […]Explainability is critical for the adoption of machine learning models in industrial systems, particularly for failure detection and prediction. This thesis explores the application of SHapley Additive exPlanations (SHAP) to time-series data containing failure events, focusing on attributing model decisions to both relevant features and critical time steps to improve transparency and trust. Requirements Please […]
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17JULI 2025
Forschungspraktikum
Unified Microcontroller Inference Platform (UMIP)
Problem: Aktuelle Microcontroller-Evaluierungs- und Entwicklerboards eignen sich nur bedingt, um verschiedenste KI-Methoden – zum Beispiel tiefe neuronale Netze – plattform- und herstellerübergreifend zu testen. EdgeVolution, eine Plattform zur Suche neuer neuronaler Architekturen für Edge-KI auf Basis evolutionärer Algorithmen, nutzt daher eine Auswahl an Entwicklerboards inklusive zugehöriger Power Profiler Kits (etwa Nordic nRFxxx mit PPK2). Allerdings […]Problem: Aktuelle Microcontroller-Evaluierungs- und Entwicklerboards eignen sich nur bedingt, um verschiedenste KI-Methoden – zum Beispiel tiefe neuronale Netze – plattform- und herstellerübergreifend zu testen. EdgeVolution, eine Plattform zur Suche neuer neuronaler Architekturen für Edge-KI auf Basis evolutionärer Algorithmen, nutzt daher eine Auswahl an Entwicklerboards inklusive zugehöriger Power Profiler Kits (etwa Nordic nRFxxx mit PPK2). Allerdings […]
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