Abschlussarbeiten

Abschluss-/Projektarbeiten an unserem Fachgebiet sollen Methoden aus den Bereichen des Internets der Dinge (IoT), maschinellen Lernens, künstlicher Intelligenz und adaptiver Software-Systeme übertragen in die Lebensmittel-Wertschöpfungskette mit Fokus auf Lebensmittelverarbeitung. Jede Arbeit soll mit Studierenden auf Augenhöhe in einem kooperativen Betreuungsansatz durchgeführt werden. Das Ziel einer jeden Abschlussarbeit ist durch die Betreuung eines Mitarbeiter des Fachgebiets eine hohe Qualität zu erreichen, die in einer wissenschaftlichen Publikation mündet.

Die geforderte Tiefe sowie der Umfang der Analysen und Bewertungen werden je nach Abschlussziel (Bachelor, Master oder Projektarbeit) in Absprache mit dem Betreuer festgelegt. Insbesondere kann bei den meisten Themen der Umfang an Programmiertätigkeit in Absprache mit den Studierenden variiert werden; bis hin zu konzeptionellen Arbeiten bzw. Literaturanalysen ohne Programmierung. Die Arbeiten können entweder auf Deutsch oder Englisch verfasst werden.

Zu vergebende Bachelor-/Master-/Projektarbeiten

Analyse von Qualitäts-Kennzahlen zu Produktqualitäten in der Weizenwertschöpfungskette mittels Methoden des maschinellen Lernens Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	BA/MA/MP
Using machine learning for anomaly detection in a specific food process Kontakt: Dana Jox (E-Mail), Personal page	BA/MA/PW
Vergleich von Ansätzen zur Simulation von Lebensmittelverarbeitungssystemen Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	BA/MA
Internet-der-Dinge, Big Data, und Künstliche Intelligenz in der Food Industrie Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	BA/MA/MP
Population balance modeling of a spray agglomeration process (with Prof. Kohlus) Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	MP/MA
Implementing a machine learning approach to analyze emerging risks in food safety Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	BA/MP/MA
Konzeptualisierung und Modellierung eines Digital Twin für die Lebensmittelverarbeitung Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	BA/MA/MP
Digitalisierungspotenzial von Nachhaltigkeitszertifizierung in versch. Lebensmittel-Produktkategorien Kontakt: Christian Krupitzer (E-Mail), Personal page	BA/MA/MP
Optimierung einer Python Pipeline zur Analyse von Daten aus Zeitreihen Kontakt: Daniel Einsiedel (E-Mail), Personal page	BA/MA
Implementierung eines maschinellen Lernverfahrens Erkennung von Produktfehlern in panierten Geflügelprodukten Kontakt: Daniel Einsiedel (E-Mail), Personal page	BA/MA

BA = Bachelorarbeit; MA = Masterarbeit; MP = Projektarbeit im Master; HR = Humboldt Reloaded

Vorgehen

Wenden Sie sich bitte an die in der Themenbeschreibung angegebene Kontaktperson. Bitte fügen Sie einen aktuellen Lebenslauf und ein Transkript der Studienleistungen bei. In einem anschliessenden Treffen können Sie das Thema im Detail besprechen.

Bitte vermeiden Sie es, mit mehreren wissenschaftlichen Mitarbeitern gleichzeitig Kontakt aufzunehmen, ohne sie davon in Kenntnis zu setzen. Wenn mehrere Themen bei verschiedenen Betreuern für Sie relevant sind, kontaktieren Sie entweder alle relevanten Personen gleichzeitig in einer E-Mail (über die CC-Funktion) oder schreiben Sie an die unten angegebene Kontaktperson. Dies hilft, den Aufwand zu reduzieren.

Natürlich sind wir immer offen für Themenvorschläge von Studierenden. Bitte machen Sie sich dafür mit den Forschungsthemen des Fachgebiets vertraut und senden sie ein kurzes Exposé (ca. 1 Seite) mit dem Thema.

Bei allgemeinen Fragen wenden Sie sich bitte an Christian Krupitzer.

Leitfaden

Hier finden Sie die Richtlinien für die Erstellung von Abschlussarbeiten.

Vorlagen

Wir empfehlen die LaTeX-Vorlage des Fachgebiets zu verweden. LaTeX ist eine Textbeschreibungssprache, die den Inhalt von der Darstellung trennt. Die Sprache hat ihre Stärke insbesonder für naturwissenschaftliche Arbeiten.

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