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Abschlussarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten
Sie suchen gerade eine Diplomarbeit, ein Thema für eine Bachelor oder Master Thesis? Dann sind Sie hier richtig. In diesem Bereich sind Abschlussarbeiten aus allen Fakultäten zu finden.
Beachten Sie auch den entsprechenden Stichwortindex.
Wenn Sie selbst eine Diplomarbeit ausschreiben wollen, lesen Sie bitte vorher unbedingt das 'Best Practice Manual Stellenanzeigen'.
07.05.2024
Master Thesis: Visualization & Explainability of ML based swallow event detection and classification
Master’s thesis in the area of Medical Data Analysis, Visualization & Explainability at Research Group MITI, University Hospital rechts der Isar, TUM
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Kontakt: alexander.geiger@tum.de
07.05.2024
Master Thesis: Collaborative Security: Utilizing Crowdsourcing to Strengthen Cybersecurity Infrastructures in Public Institutions
Die zunehmende Digitalisierung des öffentlichen Sektors hat zu einer Ära mit großem Potenzial für Innovation und Effizienz geführt, birgt aber auch erhebliche Risiken für die Cybersicherheit. Regierungen und öffentliche Einrichtungen sind regelmäßig das Ziel von Cyberangriffen, die darauf abzielen, sensible Daten zu stehlen oder kritische Infrastrukturen zu stören. Herkömmliche Cybersicherheitsansätze stoßen in diesen hochkomplexen und vernetzten Umgebungen oft an ihre Grenzen. Dies ist auf verschiedene Faktoren zurückzuführen, darunter die Komplexität und Dynamik moderner IT-Systeme, die ständige Weiterentwicklung von Cyber-Bedrohungen und die oft begrenzten Ressourcen öffentlicher Einrichtungen.
In diesem Zusammenhang erweist sich Crowdsourcing als vielversprechender Ansatz zur Nutzung der kollektiven Intelligenz und des Potenzials einer breiten Masse von Einzelpersonen, die nicht unbedingt in den formalen Strukturen der betreffenden Institutionen arbeiten. Crowdsourcing kann in Form von offenen Wettbewerben, Bug-Bounty-Programmen oder durch die Einbeziehung der Community in die Erkennung und Eindämmung von Sicherheitsbedrohungen eingesetzt werden. Diese Methode ermöglicht es, ein breites Spektrum an Fähigkeiten, Perspektiven und Wissen zu mobilisieren, um innovative Lösungen zu entwickeln und die Fähigkeit, auf Cyber-Bedrohungen zu reagieren, zu verbessern.
Darüber hinaus fördert der Einsatz von Crowdsourcing im Bereich der Cybersicherheit nicht nur die Wirksamkeit von Sicherheitsmaßnahmen, sondern kann auch zur Sensibilisierung und Aufklärung der Öffentlichkeit über Cybersicherheitsverfahren beitragen. Die aktive Beteiligung der Gemeinschaft kann das Bewusstsein für Cyberrisiken schärfen und eine Sicherheitskultur fördern, die für die Stärkung der Widerstandsfähigkeit öffentlicher Dienste gegenüber Cyberangriffen unerlässlich ist.
Trotz des Potenzials von Crowdsourcing im Bereich der Cybersicherheit stehen öffentliche Einrichtungen bei der Umsetzung dieser Ansätze jedoch vor Herausforderungen. Dazu gehören zum Beispiel rechtliche, ethische und datenschutzrechtliche Fragen, die berücksichtigt werden müssen. Auch die Integration von Crowdsourcing in bestehende Sicherheitsarchitekturen ist oft nicht trivial und erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung.
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Kontakt: lukas.dassler@tum.de
06.05.2024
Masterarbeit: Gesundheit und Klima in urbanen Räumen
Urbane Räume bieten viele Möglichkeiten für formellen Sport, informelle Bewegung oder auch Entspannung. Gleichzeitig sehen sich diese Räume angesichts einer zunehmenden Flächenknappheit und –konkurrenz, ökologischen Notwendigkeiten und der Relevanz für die Gesundheit neuen Herausforderungen ausgesetzt. Bislang ist jedoch wenig über bisherige Forschung in der Schnittmenge von „Sport, Bewegung und Gesundheit“, „Ökologie, Klimaschutz und Klimawandel“ und „Urbane Räume und Städte“ bekannt. Eine mögliche Masterarbeit (oder ambitionierte Bachelorarbeit) soll daher auf Basis einer systematischen Literaturrecherche eine Übersichtsarbeit hierzu anfertigen. Bei entsprechender Qualität sollen die Ergebnisse im Anschluss als „Scoping Review“ oder „Conceptual Framework“ veröffentlicht werden. Daher eignet sich diese Abschlussarbeit insbesondere für Studierende, die sich eine Karriere in der Wissenschaft vorstellen können.
Der Beginn kann ab sofort erfolgen, die Abgabe der Arbeit muss bis spätestens Ende März 2025 erfolgen. Bei Interesse an diesem Thema oder weiterführenden Fragen melden Sie sich bitte bei Dr. Jan Ellinger.
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Kontakt: jan.ellinger@tum.de
03.05.2024
Master student in the development of medical sensors (f/m/d)
Kontakt: philipp.koehler@tum.de
24.04.2024
Bachelor / Master thesis: Building a mechanistic model for a new chromatographic multi-column device
Interested in modeling in the biotech world?
We seek a motivated student at the Chair of Bioseparation Engineering in Garching.
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Kontakt: f.eilts@tum.de
24.04.2024
HiWi/ Research student / Thesis: Developing protocols on a liquid handling system (pipetting robot) for lab-based assays
We seek a highly motivated student interested in lab automation and biotechnological assays at the Chair of Bioseparation Engineering in Garching.
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Kontakt: f.eilts@tum.de
17.04.2024
This is how your model could look like
Master Thesis: Modelling of next-generation MEMS microphones for hearing aids
We are looking for students who like to work in an interdisciplinary team and intend to realize their master's thesis within our group at Professorship of Microsensors and Actuators embedded in the EU project Listen2Future.
Topic
Advances in material science have enabled the use of piezoelectric materials in MEMS microphones. In contrast to commonly used capacitive MEMS microphones, piezoelectric microphones require less energy and are, therefore, useful for mobile applications such as hearing aids. Another advantage of the piezoelectric microphone is the linear relationship between electrical voltage and force. This simplifies force-feedback control of the sensor and thus opens the possibility of increasing the sensor performance even more. Crucial for this is the design of the microphone membrane. Therefore, highly accurate models must be set up to simulate the microphone behavior.
Within this Master Thesis, you will set up a shell model of the microphone membrane to obtain a complete 3D model. Currently, a 2D axisymmetric FEM model is available, which cannot cover the full 3D behavior. A shell model could simulate additional resonance modes and promising membrane designs for force-feedback control.
Simulation is done in COMSOL Multiphysics, the gold standard software to simulate the coupling of different en-ergy domains.
Work packages
• Topic familiarization and literature survey
• Familiarization with COMSOL Multiphysics
• Setting up a shell model of the piezoelectric microphone membrane
• Comparison with the existing 2D axisymmetric model
• Investigation of new membrane designs for force-feedback control
• Documentation and presentation of the results
Requirements
Background in one of the following fields:
• Electrical Engineering
• Mechanical Engineering
• Physics
• Materials Science
• Related fields of study
Timetable
The thesis can be started immediately.
Contact
Til Friebe, M.Sc.
Doctoral Candidate
Phone: +49 89 28923129
Email: til.friebe@tum.de
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Kontakt: til.friebe@tum.de
16.04.2024
Scientific machine learning through physics-informed neural networks
We are seeking a highly motivated student to develop a novel framework for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) that overcomes current limitations.
Basics of Physics-Informed Neural Networks (PINNs):
PINNs are a powerful machine learning technique that combines the strengths of neural networks and physics. Here's a breakdown:
Neural Networks: These are algorithms inspired by the human brain, capable of learning complex patterns from data.
Physics: Scientific principles governing the behavior of matter and energy.
PINNs leverage the data-driven learning power of neural networks while incorporating physical laws through governing equations (often described by Partial Differential Equations - PDEs). This allows PINNs to:
Learn from data: Analyze existing observations or measurements of a physical system.
Enforce physical laws: Ensure the learned model adheres to established physical principles.
Handle complex systems: Model intricate physical phenomena that might be difficult to solve with traditional methods.
Project Focus:
This project builds upon the foundation of PINNs and aims to develop PINNs model that can model 2 Dynamic Systems:
Spring Mass Damper System
Inverted pendulum
Furthermore, the models should be:
Independent of initial conditions: Produces accurate results regardless of the system's starting state.
Partially independent of external forces: While the type of force needs to be known, the model should be able to infer the force equation from data.
Independent of natural frequency: Applicable to various systems with different inherent oscillation frequencies.
Generalizable: Analyze the effectiveness of incorporating advanced neural network architectures like Recurrent Neural Networks (RNNs) to increase generalizability.
This thesis will, therefore, focus on the combination of data-driven ML model and Physics behind the dynamic systems to gain the benefits of both worlds. It would be part of the project to evaluate if PINNs trained on simulated data can be extended to real systems. Furthermore, it would be part of the project to evaluate the impact of known physical model, unknown physical model, known inputs to the real physical system, unknown inputs to the real physical system etc. and their pros and cons.
Project Benefits:
Opportunity to work on cutting-edge research at the intersection of physics and machine learning.
Hands-on experience in developing and implementing advanced neural network models.
Develop strong technical skills in machine learning and scientific computing.
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Kontakt: tanmay.goyal@tum.de
10.04.2024
Master's Thesis: Green hydrogen economy: business models for electrolyzers
With green hydrogen, Germany will provide a sustainable and economic profitable energy source in the near future. Scaling-up electrolyzers, the technique behind green hydrogen production, encompasses a comprehensive research including end-of-life treatments and business models. The objective of this master's thesis is to develop green hydrogen business models and to conduct a system analysis.
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Kontakt: sarah.hasslacher@tum.de
09.04.2024
Master´s Thesis about fungal biomaterials
Optimizing the fabrication and material properties of mycelium composites at the Professorship of Fungal Biotechnology in Wood Science (Prof. Dr. J. Philipp Benz)
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Kontakt: marcello.nussbaumer@tum.de
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