Momentan bieten wir folgende Abschlussarbeiten an:

IAM: Verknüpfung von generierten Texten mit Animationen zur Gestaltung von ausdrucksstarken KI-Avataren

Motivation:

Die Kommunikation mit KI-Modellen erfolgt derzeit vornehmlich über Schrift oder Sprache. Unternehmen entwickeln aber auch zunehmend graphische Schnittstellen, bei denen ein menschlicher Avatar die Aussagen der KI wiedergibt. Besonders realistisch erscheinen die so genannten MetaHumans von Unreal Engine; diese stehen allerdings nur im Ökosystem von Unreal Engine zur Verfügung. Solche Charaktere lassen sich mit Hilfe von Charakterbuildern erstellen - wie aber verknüpft man die von einem KI-Modell generierten Texte für einen solchen Avatar mit Animationen für Gestik und Mimik? Die bisher vorhandenen Lösungen, wie sie beispielsweise in Computerspielen vorhanden sind, sollen für dynamisch generierte Texte adaptiert werden, um so dynamische Dialoge zu verbessern.

Forschungsfrage:

Wie kann man die von einem KI-Modell generierten Texten mit Animationen erweitern, sodass ein Avatar auch Emotionen/unterschwellige Botschaften mit Hilfe von Mimik und Gestik ausdrücken kann?

Erwartete Ergebnisse:

• Liste an funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an eine Schnittstelle zwischen Text und Animationen.
• Recherche und Übersicht zu möglichen Implementationen.
• Liste an funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an Animationen und Charakter Rig, um solche Animationen gut einsetzten zu können.
• Webbasierter Prototyp eines Avatars, der basierend auf den Texten eines KI-Modells auch Mimik und Gestik nutzt.

(Wirtschafts-)Informatik/IAM: KI-Assistent für die Lehre

Motivation:

Aktuell schießen neue KI-Assistenten für diverse Anwendungszwecke nahezu wie Pilze aus dem Boden. Auch für die Lehre gibt es interessante Einsatzmöglichkeiten. So könnten Hochschulen mit einem KI-Assistenten für die Lehre ihren Studierenden einen Zusatz-Service anbieten, der es ermöglicht, rund um die Uhr Fragen zu Fachthemen zu beantworten und Klausuraufgaben zu stellen. Auch Lehrende würden durch so einen KI-Assistenten unterstützt werden; so können sie aus den Chatprotokollen z.B. sehen, welche Fragen häufig gestellt werden und was sie mit ihren Studierenden noch vertiefen müssten. Für die Umsetzung kann man entweder allgemeine KI-Modelle nutzen, wie z.B. ChatGPT von Open AI oder Gemini von Google, die sich an die persönlichen Bedürfnisse in der Lehre anpassen lassen. Es gibt aber bereits auch spezialisierte KI-Assistenten für die Lehre (z.B. Brian, der von einem Startup aus der Schweiz entwickelt wurde). Es stellt sich die Frage, welche Anforderungen KI-Assistenten für die Lehre an Hochschulen erfüllen müssen, ob existierende Ansätze geeignet sind oder ob eine eigene Lösung basierend auf Open Source Produkten zielführender wäre.

Forschungsfrage:

Welche Anforderungen muss ein KI-Assistent für die Lehre zum Einsatz an Hochschulen erfüllen und wie könnte dieser konkret umgesetzt werden?

Erwartete Ergebnisse:

• Stakeholderanalyse
• Anforderungen an KI-Assistenten in Bezug auf Funktionalität, Qualitätsanforderungen und Rahmenbedingungen (z.B. Datenschutz-Aspekte)
• Analyse existierender Lösungen
• Konzeption und Umsetzung einer Lösung für einen konkreten Anwendungsfall
• Ergebnisse aus der Lösungsevaluation (falls ausreichend Zeit, sonst konzeptionell andenken)

Nichts dabei? Sie können auch  mit eigenen Vorschlägen auf uns zukommen!