Calibration of routing services for electric vehicles in cooperation with Mercedes-Benz Tech Innovation

  • Type:Bachelor- oder Masterarbeit
  • Date:ab sofort
  • Supervisor:

    Alexandra Wins


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Vibe Coding: Technische Schulden durch AI-gestützte Softwareentwicklung

  • Type:Bachelor / Master
  • Date:ab sofort
  • Supervisor:

    Kruse, Nadja

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Background

The increasing spread of AI-supported development tools such as GitHub Copilot or ChatGPT is fundamentally changing the way software is created. The term "vibe coding" refers to a development paradigm in which developers largely adopt AI-generated code without fully understanding or reviewing it. While there are short-term productivity gains, the question arises as to what long-term quality risks are associated with this, especially with regard to technical debt. Traditional quality metrics were developed for human-written code and may be of limited suitability for AI-generated code.

Task definition

The target of the work is to systematically investigate technical debt in the context of AI-supported software development. First, existing concepts of technical debt and classical quality metrics are to be analyzed and tested for their suitability for AI-generated code. Possible focal points include:

  • Systematic literature analysis on quality properties of AI-generated code and known quality risks
  • Investigation of the suitability of classic metrics (e.g. complexity, coupling, duplication) for evaluating AI-generated code
  • Empirical analysis and comparison of AI-generated and human-written code based on defined quality criteria
  • Derivation of extended or adapted quality criteria specifically for AI-supported development

Own ideas and focal points can be introduced in consultation.

Zero-knowledge storage: cryptographic approaches for the privacy-compliant storage of sensitive data

  • Type:Bachelor / Master
  • Date:ab sofort
  • Supervisor:

    Kruse, Nadja


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Background

Storing sensitive data in compliance with data protection regulations poses a particular challenge when it has to be stored on publicly accessible or externally operated servers. One promising requirement here is the principle of zero-knowledge storage: data should be stored in encrypted form so that even the server operator cannot access the plain text data. Cryptographic methods, in particular asymmetric and hybrid approaches that combine symmetric and asymmetric encryption, offer different solutions for this, each of which involves different compromises in terms of security, performance and practicability.

Task definition

The target of the work is to systematically analyze relevant cryptographic approaches for server operator-independent data storage and to evaluate them on the basis of suitable criteria. The requirements for such a system must first be worked out and an evaluation framework developed. Possible focal points include

  • Systematic review of relevant cryptographic procedures (asymmetric vs. hybrid) and the current state of research
  • Development of a list of criteria for evaluating the approaches in terms of security, data protection compliance (in particular GDPR), performance and feasibility
  • Comparative evaluation of the identified approaches based on the developed framework
  • Prototypical implementation of a selected approach as a proof of concept

Own ideas and focal points can be introduced in consultation.

Effects of AI-supported software development on classic SQM processes

  • Type:Bachelor / Master
  • Date:ab sofort
  • Supervisor:

    Kruse, Nadja


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Background

Traditional approaches to software quality management are based on the assumption that developers can understand, take responsibility for and improve the code they write. AI-supported development paradigms such as vibe coding are increasingly calling this basic assumption into question: code is generated, adopted and deployed without a complete understanding on the part of the developer. This has far-reaching implications for established SQM processes such as code inspections, reviews, metrics or documentation standards, which are implicitly based on this very understanding.

Task definition

The target of the work is to systematically investigate which classic SQM processes and concepts are impaired in their effectiveness by AI-supported development and how they need to be adapted. Possible focal points include:

  • Systematic review of classic SQM processes and their implicit assumptions about developer understanding and responsibility
  • Analyzing the impact of vibe coding and AI-generated code on these processes
  • Identification of processes that are obsolete, have limited effectiveness or need to be fundamentally adapted
  • Derivation of recommendations for action for an adapted SQM in AI-supported development environments

Own ideas and focal points can be introduced in consultation.

From manipulation to traceability: dark patterns in the context of digital infringements


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Hintergrund

Im digitalen Raum werden Nutzer:innen zunehmend durch sogenannte Dark Patterns manipuliert, Gestaltungsmuster auf Webseiten und in Apps, die Nutzer:innen gezielt zu ungewollten Handlungen verleiten oder ihre informierte Entscheidungsfindung erschweren. Viele dieser Muster verstoßen dabei gegen geltendes Recht, etwa gegen die DSGVO oder das UWG. Um solche Verstöße rechtlich geltend zu machen, ist ihre systematische Erkennung und Dokumentation essenziell. Die Forschung zu Dark Patterns ist dabei in den letzten Jahren stark gewachsen, sowohl hinsichtlich ihrer Klassifikation als auch ihrer automatisierten Erkennung.

Aufgabenstellung

Ziel der Arbeit ist es, den aktuellen Stand der Forschung zu Dark Patterns systematisch aufzuarbeiten und dabei insbesondere die Möglichkeiten und Grenzen ihrer automatisierten Erkennung zu beleuchten. Je nach Interesse und Schwerpunkt der Bearbeiterin bzw. des Bearbeiters sind folgende Vertiefungsrichtungen möglich:

  • Klassifikation & rechtliche Einordnung: Entwicklung eines Klassifikationsschemas für Dark Patterns unter besonderer Berücksichtigung ihrer rechtlichen Relevanz und Nachweisbarkeit (z.B. im Kontext der DSGVO).
  • Tool-Evaluierung: Systematischer Vergleich existierender Tools zur automatisierten Dark-Pattern-Erkennung (z.B. Consent-O-Matic, PatternScout) anhand definierter Kriterien und ausgewählter Webseiten.
  • Fallstudie: Gegenüberstellung der in der Literatur beschriebenen Dark Patterns mit realen Beispielen aus der Praxis sowie Evaluation, wie gut bestehende Erkennungsansätze diese identifizieren können.

Eigene Ideen und Schwerpunkte können in Absprache eingebracht werden.

User preferences and adaptivity in the design of artificial personality in conversational agents

  • Subject:User preferences and adaptivity in the design of artificial personality in conversational agents
  • Type:Masterarbeit
  • Date:15.10.2025
  • Supervisor:

    Alexander Dregger, Andreas Oberweis

  • Add on:

    Description

    A chatbot is to be implemented based on the model of artificial personality (Dregger, 2023) using a large language model. Methods such as Personality Infusion (Kovacevic, 2024) can be used here. Users should be able to use sliders, for example, to adjust the personality of a chatbot that they subsequently use. Based on the personality setting, the language of the system should vary in order to create the impression of a customizable artificial personality (Dregger, Seifermann & Oberweis, 2024). The users then have to complete two different tasks and evaluate the personality using the questionnaire for measuring artificial personality (Dregger et al., in press). Here, the effects of the customized artificial personality on the user experience are to be examined in more detail. In this context, the similarity hypothesis can be considered, which assumes that people like to interact with social actors who are similar to them, e.g. in their personality. However, this hypothesis is also criticized and it is necessary to examine whether the expectations of a personality are also influenced by the social role independently of the similarity.

     

    Procedure

    • Review of the literature on the design and adaptation of personality in conversational agents
    • Development of an approach for the adaptation of artificial personality in conversational agents
    • Development of an experiment for measurement, e.g. using an LLM-based chatbot
    • Conducting the experiment with users
    • Evaluation of the experiment using statistical methods

    What you bring with you

    • You are studying computer science, business informatics, industrial engineering, economics or a comparable course of study
    • You are interested in UX and the design of conversational agents
    • You enjoy working independently
    • Ideally, you have basic knowledge of literature research
    • Ideally, you have basic knowledge in the construction of questionnaires
    • Ideally, you have basic knowledge of LLM and chatbot development
    • You have a very good command of written and spoken German and English
    • You have basic knowledge of statistics and relevant software, e.g. R or SPSS
    • You are motivated and committed

    What we offer you:

    • Motivated and competent support is important to us. For us, this includes taking enough time for you and supporting you with helpful feedback.
    • You will gain exciting insights into interdisciplinary research topics.
    • You can flexibly organize the implementation (working hours, remote)

    Please send your application to dregger@fzi.de with your CV and current transcript of records.

    Literature

    Dregger, A. More than Big Five? Towards Modeling and Defining Artificial Personality for Conversational Agents. Conversations, Oslo, 2023

    Dregger, A. (2025). Artificial Personality: Model and Questionnaire Development (unpublished manuscript).

    Dregger, A., Seifermann, M., & Oberweis, A. (2024). Language Cues for Expressing Artificial Personality: A Systematic Literature Review for Conversational Agents. Proceedings of the 6th ACM Conference on Conversational User Interfaces, 1-17. https://doi.org/10.1145/3640794.3665559

    Kovacevic, N., Boschung, T., Holz, C. Gross, M., & Wampfler, R. (2024). Chatbots with Attitude: Enhancing Chatbot Interactions through Dynamic Personality Infusion, Proceedings of the 6th ACM Conference on Conversational User Interfaces, 1-16. https://doi.org/10.1145/3640794.3665543

    Kathrin Janowski, Hannes Ritschel, and Elisabeth André. 2022. Adaptive Artificial Personalities. In The Handbook on Socially Interactive Agents (1st ed.), Birgit Lugrin, Catherine Pelachaud and David Traum (eds.). ACM, New York, NY, USA, 155-194. https://doi.org/10.1145/3563659.3563666

    Jiang, G., Xu, M., Zhu, S.-C., Han, W., Zhang, C., & Zhu, Y. (2023). Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models. https://doi.org/10.48550/ arXiv.2206.07550

    Sebastian Schneider and Franz Kummert. 2021. comparing Robot and Human guided Personalization: Adaptive Exercise Robots are Perceived as more Competent and Trustworthy. Int J of Soc Robotics 13, 2 (April 2021), 169-185. https://doi.org/10.1007/s12369-020-00629-w

    Völkel, S. T. & Kaya, L. (2021). Examining User Preference for Agreeableness in Chatbots. In CUI 2021 - 3rd Conference on Conversational User Interfaces (pp. 1-6). ACM. https://doi.org/10.1145/3469595.3469633

    Völkel, S. T., Schödel, R., Buschek, D., Stachl, C., Winterhalter, V., Bühner, M., & Hussmann, H. (2020). Developing a Personality Model for Speech-based Conversational Agents Using the Psycholexical Approach. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-14. https://doi.org/10.1145/3313831.3376210

Effect of the process representation form on the interpretation by Large Language Models

  • Type:Masterarbeit
  • Date:01.08.
  • Supervisor:

    Rybinski, Fabian

  • Add on:

    Large Language Models (LLMs) werden zunehmend in der Geschäftsprozessmodellierung eingesetzt, um Prozessmodelle zu modellieren und aber auch zu analysieren und zu interpretieren. Dabei entsteht die Herausforderung, Prozessmodelle in einer Form zu repräsentieren, die von LLMs verstanden und interpretiert werden kann. Während traditionelle Ansätze hauptsächlich auf textuelle Beschreibungen setzen, bieten moderne LLMs die Möglichkeit, multimodale Eingaben zu verarbeiten, die sowohl visuelle als auch strukturierte Elemente enthalten können.

    Prozessmodelle können in verschiedenen Formen dargestellt werden, von BPMN-Diagrammen über textuelle Prozessbeschreibungen bis hin zu strukturierten Datenformaten. Jede Repräsentationsform transportiert unterschiedliche Aspekte eines Prozesses. Es ist jedoch unklar, welche Repräsentationsformen das beste Prozessmodellverständnis bei LLMs ermöglichen und ob bestimmte Prozessaspekte wie Kontrollfluss, Datenfluss oder Geschäftsregeln bei unterschiedlichen Modalitäten verloren gehen.

    Im Rahmen dieser Masterarbeit soll deshalb untersucht werden, wie verschiedene Prozessmodellrepräsentationen das Verständnis von Prozessmodellen durch LLMs beeinflussen. Ziel ist es, durch systematische Experimente zu ermitteln, welche Repräsentationsformen zu dem besten Prozessmodellverständnis führen.

     

    Die Arbeit soll dabei die folgenden Schritte abdecken:

    Recherche: Zunächst wird eine initiale Recherche durchgeführt, um bestehende Ansätze in der Literatur im Bereich multimodaler LLM-Verarbeitung und Prozessmodellrepräsentation zu erfassen. Hierbei sollen auch verfügbare Prozessmodell-Datensätze recherchiert werden.

    Analyse: Die relevanten Prozessrepräsentationsformen (textuell, visuell, strukturiert, hybrid) sollen anhand ausgewählter Kriterien auf ihre Eignung für das Prozessmodellverständnis durch LLMs untersucht und bewertet werden. Dabei werden spezifische Prozessaspekte wie Kontrollfluss, Parallelitäten und Geschäftsregeln betrachtet.

    Konzeption: Basierend auf der Analyse wird ein experimentelles Framework entwickelt, das die systematische Evaluation des Prozessmodellverständnisses bei verschiedenen Repräsentationsformen ermöglicht. Hierbei sollen auch geeignete Metriken erarbeitet werden.

    Prototyp & Evaluation: Abschließend soll eine prototypische Umsetzung entwickelt und durch kontrollierte Experimente zur Bewertung des Prozessmodellverständnisses verschiedener LLMs evaluiert werden.

     

    Bitte bewerben Sie sich bei Interesse über den folgenden Link: https://portal.wiwi.kit.edu/forms/form/Bewerbung_Abschlussarbeit_AIFB-BIS

Use of Large Language Models for automated evaluation and support in the digital modeling tool KEA-Mod


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Background

In the context of software development or the digitalization and automation of business processes, for example, modelling tools are becoming increasingly important. In the BMBF-funded project KEA-Mod, a digital modeling tool was developed as a web application in which evaluation services for the automated evaluation of student models, e.g. from exercises, courses, tutorials or written exams(ination), can be integrated. Modeling languages from the divisions of software development and databases (UML, ER) and from the field of business process management (BPMN, Petri nets, EPK) are currently supported. Large Language Models (LLMs) offer great potential to be used profitably in automated assessment by providing students with LLM-generated re-registration, re-enrollment of their models.

Task definition

The target of the work is to investigate different possibilities for the integration of LLM technologies into the modeling platform KEA-Mod and to develop a prototypical implementation.

Possible focal points:

  • How can student models be analyzed and evaluated with regard to the task using an LLM? How can, for example, syntactic correctness, content consistency (semantics) and pragmatic aspects (clear layout design) be taken into account according to the teacher's specifications?
  • How can an LLM-based chatbot support students directly during the creation of models? How much information can a chatbot give students to support the learning process?

Students can also contribute their own ideas on the topic in consultation with the supervisors.

External thesis on the topic of process mining in cooperation with Mehrwerk

  • Type:Masterarbeit
  • Date:ab sofort
  • Add on:

    Folgende drei Themen stehen für die externe Abschlussarbeit zur Auswahl:

    THEMA 1: Entwicklung und Anwendung einer intuitiven Root Cause Analysis für nicht-technische Nutzer im Kontext von Process Mining

    Root Cause Analysis (RCA) ist ein zentraler Bestandteil moderner Process-Mining-Technologien und ermöglicht es, auf prozessuale Fragestellungen wie "Warum tritt ein Problem auf?" konkrete Antworten und Ansatzpunkte zur Verbesserung oder Vermeidung zu liefern. Aktuelle Ansätze konzentrieren sich jedoch häufig auf technisch versierte Anwender und setzen ein hohes Maß an Fachwissen über Dashboarding, Datenanalyse sowie Algorithmen voraus oder sind so einfach gehalten, dass die Ergebnisse nur begrenzte Relevanz zur Problemlösung haben. Ziel dieser Forschungsarbeit ist es daher, die Essenz des Process Minings für nichttechnische Fachanwender intuitiv und werthaltig zugänglich zu machen. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll untersucht werden, wie eine anwenderfreundliche Root Cause Analysis gestaltet werden kann.

     

    THEMA 2: Entwicklung und Anwendung von Semantic Conformance Checking in Audit- und Compliance-Szenarien

    Conformance Checking wird derzeit primär zur Überprüfung des Kontrollflusses eines Prozesses eingesetzt, indem Soll-Prozessvarianten mit Ist-Prozessvarianten verglichen werden. Diese rein syntaktische Betrachtung
    beschränkt sich jedoch auf die Struktur der Prozessabläufe und lässt inhaltliche Aspekte wie Kosten, Zeiten oder Ressourcenzuweisungen unberücksichtigt. Das Konzept des Semantic Conformance Checking erweitert diese Methodik um eine ganzheitliche Soll-Ist-Analyse, die zusätzliche Dimensionen wie Sollund Ist-Kosten, Soll- und Ist-Zeiten sowie Ressourcenzuweisungen einbezieht. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll untersucht werden, wie Semantic Conformance Checking technisch und methodisch umgesetzt werden kann.

     

    THEMA 3: Optimized Data Models for Object Centric Process Mining

    Object-Centric Process Mining gewinnt zunehmend an Bedeutung, da es eine differenzierte und umfassende Analyse komplexer Prozesse ermöglicht. Um OCPM als neuen Standard in kommerziellen Process Mining Werkzeugen zu implementieren, werden alle Software Vendoren die traditionellen Process Mining Datenmodelle bestehend aus Event-Log und Case-Tabelle auf Objekt-zentrierte Sichten anpassen müssen. Als führende Process-Mining-Plattform haben wir das Ziel, Branchenstandards aktiv zu fördern und die Nutzung von OCPM bei unseren Kunden zu etablieren. Bisher nutzen wir dafür ein sehr stark am traditionellen Log-Case-Datenmodell
    angelehntes OCPM-Datenmodell. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll untersucht werden, wie ein OCPMDatenmodell aufgebaut sein sollte um (1.) die technischen Möglichkeiten der Process-Mining-Lösung optimal hinsichtlich Performance und Filtermöglichkeiten zu nutzen, (2.) die Erstellung eines solchen Datenmodells für self-service Process Mining maximal einfach zu machen und (3.) die Nutzung und Wiederverwendung des Datenmodells für self-service Analytics und AI-Initiativen transparent und einfach zu gestalten.

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Task definition

Modern routing services have a large number of proprietary technical parameters. In order to personalize the routes, user preferences can be mapped to these routing service parameters. The aim of this thesis is to compare different algorithms for the calibration of the Valhalla routing service in order to develop a tool for the personalization of routes.

First, different algorithms will be investigated and analyzed to identify the best approach for calibrating the Valhalla routing service. Based on this, a tool will be developed that improves the route quality based on the calibrated parameters.

It is possible to test the calibrated routing instances in Mercedes-Benz vehicles. This thesis offers the opportunity to work at the interface between research and practical application and to contribute directly to the improvement of routing in the automotive industry.