Thema5005
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Fabian Rybinski, Andreas Oberweis
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme
Archivierungsnummer: 5005
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn:
01. März 2023
Abgabe: unbekannt
Smart-Homes können das tägliche Leben durch effizientere Systeme, höhere Sicherheit benutzerfreundliche Gerätesteuerung im eigenen Zuhause verbessern. Eine wichtige Rolle spielt dabei die Automatisierung von Abläufen, die eine einfachere und bequemere Bedienung ermöglicht. Aktuell ist für die Automatisierung jedoch oft noch eine manuelle Programmierung mit der Beschreibungssprache YAML erforderlich, was eine Hürde für den Einstieg in Smart-Homes darstellen kann.
Transformer-Netzwerke sind eine Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die vor allem in den letzten Monaten stark an Aufmerksamkeit gewonnen haben. Sie ermöglichen es, natürliche Sprache zu erfassen und zu analysieren, um z.B. menschenähnliche Fragenbeantwortungen, Textzusammenfassungen oder Sentiment-Analysen durchzuführen. Zusätzlich sind Transformer-Netzwerke in der Lage einen Kontext zu erkennen. Diese Fähigkeiten können dabei auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen werden (möglicherweise mittels zusätzlichen Finetunings), ohne dass ein erneutes vollständiges Training notwendig ist (Transferlernen).
Im Rahmen der Abschlussarbeit soll das Potenzial von Transformer-Netzwerken zur Generierung von Smart-Home-Automatisierungen untersucht werden. Hierbei sollen verschiedene Transformer-Modelle (GPT-J, GPT-Neo, GPT-X, etc.) für die Übersetzung von Eingaben in natürlicher Sprache in YAML-Code getestet werden. Das Ziel ist die Entwicklung eines Prototyps, der die Übersetzung automatisiert und somit die Automatisierung in Smart-Homes vereinfacht.
Aufgabenstellung:
1. Recherche: Zunächst wird eine initiale Recherche durchgeführt, um den aktuellen Stand der Forschung in Bezug auf Transformer zu erfassen. Hierbei sollen auch mögliche verwandte Anwendungsfälle identifiziert werden.
2. Analyse: Die für das Thema relevanten Transformer sollen anschließend mit ausgewählten Kriterien analysiert und für die Generierung von Smart-Home-Automatisierungen bewertet werden.
3. Konzeption: Basierend auf der Recherche und der Analyse wird ein Konzept für die Verwendung von Transformern für die Generierung von Automatisierungen im Kontext Smart-Home entwickelt.
4. Prototyp & Evaluation: Abschließend soll eine prototypische Umsetzung des Konzepts entwickelt und evaluiert werden.
Die für die Arbeit notwendigen Ressourcen (Transformer-Modelle, Hardware, ..) sind lokal am Lehrstuhl verfügbar und können während der Arbeit genutzt werden.
Bei Interesse bitte über den folgenden Link bewerben: https://portal.wiwi.kit.edu/forms/form/Bewerbung_Abschlussarbeit_AIFB-BIS