Lehr- und Forschungseinheit für Programmier- und Modellierungssprachen, Institut für Informatik
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KI-gestützte Modellierung der Corona-Epidemie an der Hochschule (Bachelor- oder Masterarbeiten) (Themen vergeben)

20.04.2020

Angesichts der aktuellen Lage ist die Frage, welchen Einfluss beispielsweise Hochschulveranstaltungen auf die Ansteckungen durch Infektionskrankheiten haben, eine entscheidende Grundlage für politische Entscheidungen geworden.  Um eine solche Frage seriös beantworten zu können, muss man zunächst das Belegungsverhalten von Studenten modellieren. Dann kann man an den richtigen Stellen epidemiologische Parameter einfügen, die beispielsweise aussagen, wieviel wahrscheinlicher es ist,zu erkranken, wenn man eine Vorlesung gemeinsamen mit Studenten besucht, die selbst erkrankt sind. Letztlich muss man modellieren, wie sich das Verhalten der Studenten sowie eventuell die epidemiologischen Paramter ändern, wenn man Maßnahmen ergreift, von "keine Vorlesungen mit mehr als 100 Leuten" bis hin zu "Die gesamte Lehre findet onlibne statt".

Aufgrund der vielschichtigen Wechselwirkungen und dem aufwändigen was-wäre-wenn-Schließen (counterfactual reasoning), das hier gebraucht wird, ist die statistische relationale KI, die statistisches Lernen aus Daten mit logischenm Schließen verbindet, wie geschaffen für diese Aufgabe.

Ihre Aufgaben:

Einarbeiten in Implementierungen von Ansätzen der statistisch relationalen KI wie bspw. Markov Logic Networks oder Problog
Konzipieren eines Modells, dass die oben beschriebenen Anforderungen transparent abbildet
Erarbeiten eines Prototypen mit Testdatensätzen
Erfassen der notwendigen Parametern aus echten Daten(banken)
Beantworten entscheidender Fragen durch Ausnutzen der implementierten Schlussweisen und -algorithmen
Auswerten und Darstellen der Ergebnisse und der Annahmen

Wir bieten:

Ein spannendes und höchst aktuelles Thema, das jeden einzelnen von uns betrifft
Erfahrung mit Systemen am Cutting Edge der KI-Forschung
Kreatives und selbstverantwortliches Arbeiten an einem außergewöhnlichen Projekt

Voraussetzungen:

Lust, der aktuellen Krise nicht nur passiv zuzusehen
Interesse an Datenanalyse und am Umgang mit relationalen Daten (SQL)
Interesse an Maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Zeiten:

Anfang im April-Mai 2020
Dauer:

6 Monate in Vollzeit für eine Master-Studienarbeit
3 Monate in Vollzeit für eine Bachelor-Studienarbeit


Kontaktperson und Betreuer: Dr. Felix Weitkämper

Viele weitere Anregungen für Projekte mit Bezug zur statistischen relationale KI finden Sie auch auf meiner Mitarbeiterseite unter "Downloads".