Das Ziel von All Things And Clients Are Made Awesome(ly) ist es, mehr Sicherheit im Bereich IoT (Internet of Things) mittels der Programmiersprache Rust zu schaffen und unseren Code als Beitrag an Open-Source-Projekte wie RIOT weiterzuleiten.

Das Projekt CRASHES bietet einen innovativen Shuttle-Bus-Service mit dem Schwerpunkt auf fortschrittlichen Routing- und Umverteilungsalgorithmen. Unser intelligenter Shuttle-Bus-Service bringt die Kunden schnell, zuverlässig und bequem an ihr Ziel, indem er unnötige Umwege vermeidet und eine effiziente Nutzung der Kapazitäten ermöglicht. Wir erhoffen uns nicht nur CO₂-Emissionen und Verkehrsstaus zu reduzieren. Buchen Sie noch heute Ihre Fahrt und erleben Sie die Vorteile unseres intelligenten Shuttle-Bus-Services!

Unser Forschungsprojekt hat das Ziel, die Planung und Durchführung von Aktionen in der Robotik zu verbessern, indem wir das Konzept der Affordances genauer untersuchen und die Herausforderungen bei der Anwendung von Verstärkungslernen analysieren. Wir schlagen eine Taxonomie von einfacheren Affordance-Komponenten vor, um diese Herausforderungen zu überwinden. Zudem evaluieren wir die Eignung von virtuellen Umgebungen zur Simulation von Affordances in der realen Welt und identifizieren damit verbundene Limitationen. Die Ergebnisse unserer Forschung tragen dazu bei, die Leistungsfähigkeit von Robotiksystemen zu verbessern und die Entwicklung von autonomen Robotern voranzutreiben.

Unsere Applikation für League of Legends-Spieler zeichnet während des Spielverlaufs Nutzerdaten auf und bewertet das Verhalten des Nutzers. Basierend auf den aufgenommenen Daten und persönlichen Informationen wird ein Nutzerprofil erstellt und der Spieler erhält eine detaillierte Analyse seines Spielverhaltens. Unsere Schnittstelle ermöglicht es Spielern, ihr Verhalten zu reflektieren und zu verbessern.

Computer-KIs schummeln. Sie erhalten die spielrelevanten Daten in Rohform, während der Spieler sie sich erst aus dem Bild erschließen muss. Müssen sie dies aber? Hier bei E2E-Player erstellen wir eine Rennspiel-KI, welche auch möglichst viele Spieldaten aus dem Bild auf dem Bildschirm ableiten muss.

Im Projekt GenArC geht es um die automatische Generierung von arithmetischen Schaltkreisen. Kernbestandteile sind die Implementierung einer einfachen RISC-V Architektur, die Entwicklung der Architektur eines AES Hardwarebeschleunigers, sowie das tatsächliche Ausführen der Schaltungen auf verschiedenen FPGAs. Zusätzlich liegt ein großer Fokus auf dem Testen und der Verifikation der realisierten Schaltungen.
Zugrunde liegt die Software ArithsGen, in welcher Schaltkreise auf Grundlage einer Beschreibung durch Python-Code generiert werden können. Diese Software wurde im Rahmen des Projekts weiterentwickelt.

Unsere KI ein Meister im japanischen Spiel GOMOKU. Mittels Ansätzen des maschinellen Lernens haben wir Computer das Spiel lernen, optimieren und dann meistern lassen.

Im Rahmen des Projekts LastMILE beschäftigte sich das Team intensiv mit der Logistik der letzten Meile, auch bekannt als “Last Mile”. Dabei geht es um den letzten Teil der Lieferkette, bei dem Waren und Pakete vom Lager zum Kunden an die Haustür geliefert werden. Die Herausforderung besteht vor allem darin, diesen Lieferprozess möglichst effizient und kostengünstig zu gestalten. Mit dem rasanten Wachstum des Online-Handels gewinnt diese Problematik zunehmend an Bedeutung.

Das Projekt SEE ermöglicht es Software-Projekte basierend auf der Code-City Metapher in 3D zu visualisieren. So kann es von individuellen Softwareentwicklern, Softwarearchitekten und Entwicklerteams dazu verwendet werden Fragen zur angestrebten Softwarearchitektur, zum Laufzeitverhalten, zu der Entwicklung über einen Zeitraum und zur Erfüllung der Qualitätsanforderungen zu beantworten.

Im Rahmen unseres Projektes wird die Interaktion von zwei Personen in Virtual Reality an verschiedenen Orten bei Alltagsaktivitäten aufgezeichnet. Wir protokollieren die Daten damit diese genutzt werden können, um den Robotern beizubringen wie sie die Aufgaben später eigenständig ausführen.