Themen für Bachelor- und Masterarbeiten

Jedes Thema eignet sich generell sowohl für eine Bachelor- als auch für eine Masterarbeit. Der Schwierigkeitsgrad wird entsprechend angepasst

  1. VERICOMP 2.0: Diverse Fragestellungen in Verbindung mit der Weiterentwicklung der Web-Plattform zum Vergleich verifizierter Anfangswertproblemlöser, zum Beispiel
    1. Entwicklung einer Schnittstelle zum automatischen Einbinden eines neuen Anfangswertproblemlösers in das Vergleichssystem VERICOMP
    2. Entwicklung eines Parsers zum Konvertieren des Problemcodes in verschiedene Programmiersprachen (ggf. nach Löser-Vorgaben)
    3. Entwicklung weiterer Vergleichs- und Darstellungsmöglichkeiten für Ergebnisse (z.B. weitere Kriterien, Tests und Visualisierungen)
    4. Evaluation und Weiterentwicklung des vorhandenen Empfehlungssystems
    • Mehr über VERICOMP unter https://vericomp.fiw.hs-wismar.de/
    • Die Themen eignen sich gut für Informatik-Studierende, da der Schwerpunkt auf der Programmierung und anderen informatischen Fragestellungen liegt
  2. Visual Analytics: Diverse Fragestellungen in Verbindung mit Datenanalyse durch Visualisierung, zum Beispiel:
    1. Visualisierung der Unsicherheit (siehe z.B. Potter)
    2. Vermittlung und Visualisierung des Risikos in einem bestimmten Anwendungsgebiet (siehe z.B. Sarlin): Beschreibung der Visualisierungsansätze, frei zugänglicher Software; Implementierung eines Ansatzes
    3. Erweiterung einer Klassifikation zur Risikodatenvisualisierung um aleatorische und epistemische Unsicherheit (siehe z.B. Brodlie)
    • Die Themen eignen sich -- je nach Anwendung -- gut für Studierende der Elektrotechnik, Mechatronik oder Informatik
  3. Genetische Krebsberatung: Diverse Fragestellungen in Verbindung mit BRCA1/2-bedingten, software-basierten Patientenberatung (siehe z.B. Auer), zum Beispiel
    1. Implementierung des (mit Intervallen) erweiterten Referral-Screening-Tool-Ansatzes (RST)
    2. Einschluss von digitalen Beratungsangeboten auch zu anderen (Krebs-)Erkrankungen und über die BCRA1/2 Gene hinaus, die mit familiärer Prädisposition zusammenhängen
    3. Kritische Hinterfragung der Risikoklassen in den aktuellen Richtlinien (vgl. Daly)
    4. Verbesserung der Datenbasis zur Validierung der Risikoklassen mit aktuellen Fallzahlen: Anbindung an die aktuellen Datenbanken
    • Die Themen eignen sich gut für Informatik-Studierende
  4. Scientific Computing: Diverse Fragestellungen in Verbindung mit Verifikation, Unsicherheitsquantifizierung und Parallelisierung, zum Beipiel
    1. Umsetzung der Simulationsmodelle für Brennstoffzellen auf der GPU (oder Mehrkern-CPU)
    2. Intervallbibliotheken auf der GPU
    • Die Themen eignen sich -- je nach Anwendung -- gut für Studierende der Elektrotechnik, Mechatronik oder Informatik