Semantische Suche

Freitag, 10. Dezember 2021, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Anton Winter
Titel Information Content of Targeted Disturbances in the Electrical Grid
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Bela Böhnke
Vortragsmodus
Kurzfassung A power grid has to ensure high voltage quality, i.e., the voltage should be stable at all times. Poor voltage quality stresses all connected devices, leading to damage, misbehavior, and accelerated aging. So-called Smart Transformers (ST) can prevent blackouts in the case of a problem in a higher voltage grid. STs need information about the “voltage sensitivity”, i.e., how a newly added or removed node or the change of the signal formed voltages will change the grids voltage. To measure voltage sensitivity, STs periodically introduce targeted disturbances into the electricity grid. Observing the resulting voltage change gives indications about the voltage sensitivity. The goal of my thesis is, to find out if it is possible to predict the Voltage Sensitivity with feeding less (or even no) disturbances into the grid.

Freitag, 17. Dezember 2021, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Jonas Zoll
Titel Injection Molding Simulation based on Graph Neural Networks
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Moritz Renftle
Vortragsmodus
Kurzfassung Injection molding simulations are important tools for the development of new injection molds. Existing simulations mostly are numerical solvers based on the finite element method. These solvers are reliable and precise, but very computionally expensive even on simple part geometries. In this thesis, we aim to develop a faster injection molding simulation based on Graph Neural Networks (GNNs). Our approach learns a simulation as a composition of three functions: an encoder, a processor and a decoder. The encoder takes in a graph representation of a 3D geometry of a mold part and returns a numeric embedding of each node and edge in the graph. The processor updates the embeddings of each node multiple times based on its neighbors. The decoder then decodes the final embeddings of each node into physically meaningful variables, say, the fill time of the node. The envisioned GNN architecture has two interesting properties: (i) it is applicable to any kind of material, geometry and injection process parameters, and (ii) it works without a “time integrator”, i.e., it predicts the final result without intermediate steps. We plan to evaluate our architecture by its accuracy and runtime when predicting node properties. We further plan to interpret the learned GNNs from a physical perspective.

Freitag, 14. Januar 2022, 12:00 Uhr

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Vortragende(r) Philipp Schumacher
Titel Ein Datensatz handgezeichneter UML-Klassendiagramme für maschinelle Lernverfahren
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Dominik Fuchß
Vortragsmodus online
Kurzfassung Klassendiagramme ermöglichen die grafische Modellierung eines Softwaresystems.

Insbesondere zu Beginn von Softwareprojekten entstehen diese als handgezeichnete Skizzen auf nicht-digitalen Eingabegeräten wie Papier oder Whiteboards. Das Festhalten von Skizzen dieser Art ist folglich auf eine fotografische Lösung beschränkt. Eine digitale Weiterverarbeitung einer auf einem Bild gesicherten Klassendiagrammskizze ist ohne manuelle Rekonstruktion in ein maschinell verarbeitbares Diagramm nicht möglich.

Maschinelle Lernverfahren können durch eine Skizzenerkennung eine automatisierte Transformation in ein digitales Modell gewährleisten. Voraussetzung für diese Verfahren sind annotierte Trainingsdaten. Für UML-Klassendiagramme sind solche bislang nicht veröffentlicht.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines Datensatzes annotierter UML-Klassendiagrammskizzen für maschinelle Lernverfahren. Hierfür wird eine Datenerhebung, ein Werkzeug für das Annotieren von UML-Klassendiagrammen und eine Konvertierung der Daten in ein Eingabeformat für das maschinelle Lernen präsentiert. Der annotierte Datensatz wird im Anschluss anhand seiner Vielfältigkeit, Detailtiefe und Größe bewertet. Zur weiteren Evaluation wird der Einsatz des Datensatzes an einem maschinellen Lernverfahren validiert. Das Lernverfahren ist nach dem Training der Daten in der Lage, Knoten mit einem F1-Maß von über 99%, Textpositionen mit einem F1-Maß von über 87% und Kanten mit einem F1-Maß von über 71% zu erkennen. Die Evaluation zeigt folglich, dass sich der Datensatz für den Einsatz maschineller Lernverfahren eignet.

Vortragende(r) Dennis Bäuml
Titel Entwicklung zuverlässiger KI-basierter Software-Systeme in Anwesenheit von Unsicherheit
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Max Scheerer
Vortragsmodus online
Kurzfassung Die rapide Zunahme der Rechenleistung heutiger Computer hat die Nutzung von KI in alltäglichen Anwendungen wesentlich erleichtert. Aufgrund der statistischen Natur von KI besteht deshalb eine gewisse Unsicherheit. Diese Unsicherheit kann direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit eines Software-Systems haben. Im Rahmen der Arbeit „Entwicklung zuverlässiger KI-basierter Software-Systeme in Anwesenheit von Unsicherheit“ wird ein Vorgehen präsentiert, das solche Problematiken auf Architekturebene analysieren kann. Das Vorgehen nutzt dafür modellbasierte Qualitätsanalysen, welche im Kontext von Palladio realisiert wurde. Zusätzlich wird ein Vorgehen zur Sensitivitätsanalyse vorgestellt, um ein KI-Netz anhand von veränderten Unsicherheiten abzutasten. Mithilfe dieser Werkzeuge kann eine Zuverlässigkeitsvorhersage auf dem Modell des Software-Systems getätigt werden. Dabei konnte für zwei Unterschiedliche KI-Netze gezeigt werden, dass deren Sensitivitätsmodelle direkten Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben. Durch den Einsatz von Architekturvorlagen konnte auch gezeigt werden, dass die ebenfalls Einfluss auf die Zuverlässigkeit des gesamten Software-Systems haben.

Freitag, 21. Januar 2022, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Tobias Hombücher
Titel Canonical Monte Carlo Dependency Estimation
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Edouard Fouché
Vortragsmodus
Kurzfassung Dependency estimation is a crucial task in data analysis and finds applications in, e.g., data understanding, feature selection and clustering. This thesis focuses on Canonical Dependency Analysis, i.e., the task of estimating the dependency between two random vectors, each consisting of an arbitrary amount of random variables. This task is particularly difficult when (1) the dimensionality of those vectors is high, and (2) the dependency is non-linear. We propose Canonical Monte Carlo Dependency Estimation (cMCDE), an extension of Monte Carlo Dependency Estimation (MCDE, Fouché 2019) to solve this task. Using Monte Carlo simulations, cMCDE estimates dependency based on the average discrepancy between empirical conditional distributions. We show that cMCDE inherits the useful properties of MCDE and compare it to existing competitors. We also propose and apply a method to leverage cMCDE for selecting features from very high-dimensional features spaces, demonstrating cMCDE’s practical relevance.

Freitag, 21. Januar 2022, 12:00 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Vortragende(r) Fatma Chebbi
Titel Architecture Extraction for Message-Based Systems from Dynamic Analysis
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Snigdha Singh
Vortragsmodus online
Kurzfassung Distributed message-based microservice systems architecture has seen considerable evolution in recent years, making them easier to extend, reuse and manage. But, the challenge lies in the fact that such software systems are constituted of components that are more and more autonomous, distributed, and are deployed with different technologies. On the one hand such systems through their flexible architecture provide a lot of advantages. On the other hand, they are more likely to be changed fast and thus make their architecture less reliable and up-to-date. Architecture reconstruction method can support to obtain the updated architecture at different phases of development life cycle for software systems. However, the existing architecture reconstruction methods do not support the extraction for message-based microservice systems. In our work we try to handle this problem by extending an existing approach of architecture model extraction of message-based microservice systems from their tracing data (source code instrumented) in a way that such systems can be supported. Through our approach, we provide a way to automatically extract performance models for message-based microservice systems through dynamic analysis. We then evaluate our approach with the comparison of extracted model with the manual model with statistical metrics such as precision, recall and F1-score in order to find out the accuracy of our extracted model.
Vortragende(r) Jan-Philipp Töberg
Titel Modelling and Enforcing Access Control Requirements for Smart Contracts
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Frederik Reiche
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Smart contracts are software systems employing the underlying blockchain technology to handle transactions in a decentralized and immutable manner. Due to the immutability of the blockchain, smart contracts cannot be upgraded after their initial deploy. Therefore, reasoning about a contract’s security aspects needs to happen before the deployment. One common vulnerability for smart contracts is improper access control, which enables entities to modify data or employ functionality they are prohibited from accessing. Due to the nature of the blockchain, access to data, represented through state variables, can only be achieved by employing the contract’s functions. To correctly restrict access on the source code level, we improve the approach by Reiche et al. who enforce access control policies based on a model on the architectural level.

This work aims at correctly enforcing role-based access control (RBAC) policies for Solidity smart contract systems on the architectural and source code level. We extend the standard RBAC model by Sandhu, Ferraiolo, and Kuhn to also incorporate insecure information flows and authorization constraints for roles. We create a metamodel to capture the concepts necessary to describe and enforce RBAC policies on the architectural level. The policies are enforced in the source code by translating the model elements to formal specifications. For this purpose, an automatic code generator is implemented. To reason about the implemented smart contracts on the source code level, tools like solc-verify and Slither are employed and extended. Furthermore, we outline the development process resulting from the presented approach. To evaluate our approach and uncover problems and limitations, we employ a case study using the three smart contract software systems Augur, Fizzy and Palinodia. Additionally, we apply a metamodel coverage analysis to reason about the metamodel’s and the generator’s completeness. Furthermore, we provide an argumentation concerning the approach’s correct enforcement. This evaluation shows how a correct enforcement can be achieved under certain assumptions and when information flows are not considered. The presented approach can detect 100% of manually introduced violations during the case study to the underlying RBAC policies. Additionally, the metamodel is expressive enough to describe RBAC policies and contains no unnecessary elements, since approximately 90% of the created metamodel are covered by the implemented generator. We identify and describe limitations like oracles or public variables.