Angewandte Digitalisierung: Innovative Abschlussarbeiten prämiert

1. Platz: Till Bargmann für seine Arbeit „Verifizierung und Optimierung von Messverfahren zur Bestimmung der Verlustleistung in Batteriezellen von Speichersystemen“, dotiert mit 2.500 Euro.

In seiner Masterarbeit beschäftigt sich Till Bargmann mit Lithium-Ionen-Batterien, die als Stromspeicher einen stabilen und flexiblen Netzbetrieb ermöglichen und damit zu einem zentralen Baustein der Energiewende werden können. Aufgrund ihrer hohen Energiedichte bergen solche Batterien jedoch das Risiko von Bränden. Um das Thermomanagement der Batterien zu verbessern, entwickelte er einen digitalen Zwilling und bildete so das thermische Verhalten eines Batteriemoduls in einem virtuellen Modell ab und zeigte zugleich Möglichkeiten für eine sichere Wärmeverteilung auf.

„Mit seiner Arbeit leistet Herr Bargmann einen wertvollen Beitrag zur praxisnahen Anwendung digitaler Methoden in einem sicherheitskritischen und technologisch anspruchsvollen Bereich“, so sein Betreuer Prof. Thomas Komma (Fakultät Ingenieurwissenschaften) „Die Ergebnisse zeigen, welches Potenzial digitale Zwillinge für die Verbesserung der Betriebssicherheit von Batteriespeichern bieten. Sie bildet die Grundlage für eine optimierte Betriebsführung und eine Verlängerung der Lebensdauer von Batterien.“

2. Platz: Felix Loos für seine Arbeit „Von der Simulation aufs Spielfeld: Reinforcement Learning für dynamische Schussbewegungen im Roboterfußball“, dotiert mit 1.500 Euro.

In seiner Bachelorarbeit befasste sich Felix Loos, der seit vielen Jahren in der studentischen Hochschulgruppe „HTWK Robots“ aktiv ist, mit der Entwicklung einer Schussbewegung für einen humanoiden Roboter mithilfe von Reinforcement Learning (RL). Dynamische und präzise Ganzkörperbewegungen wie gezieltes Schießen stellen im Roboterfußball eine Herausforderung dar, weil klassische, fest programmierte Bewegungsabläufe kaum auf schnelle Veränderungen in der Umgebung reagieren. Der Ansatz von Loos erlaubt eine dynamische Anpassung an veränderliche Umgebungen. Um dies für die Roboter aufzubauen, entwickelte er zudem ein Belohnungssystem, wodurch der Roboter ein gezieltes Schlussverhalten erlernen kann – ohne zusätzliches Training auf der Hardware.

„Seine Arbeit bestätigt, dass Reinforcement Learning ein vielversprechender Ansatz für hochdynamische Bewegungsfertigkeiten humanoider Roboter ist. Das gezeigte Vorgehen lässt sich perspektivisch auch auf weitere Fähigkeiten wie Dribbeln oder Torwartverhalten übertragen und leistet einen Beitrag zur Weiterentwicklung agiler, lernfähiger Robotersysteme“, so sein Betreuer Prof. Jens Wagner (Fakultät Informatik und Medien).

3. Platz: Moritz Zöllner für seine Arbeit „Application of Input Shaping Methods to the Motor Control of a Microscope“, dotiert mit 500 Euro.

Auch die Mikroskopie hat sich durch die Digitalisierung grundlegend verändert, wie Moritz Zöllner in seiner Bachelorarbeit aufzeigt: Proben werden heute digital erfasst und softwaregestützt am Computer analysiert. Doch während der digitalen Bildaufnahme und -auswertung kann es durch Vibrationen im Aufnahmegerät zu Vibrationen kommen, die die Bildqualität beeinträchtigen können. Zöllner untersuchte, ob das etablierte Verfahren „Input Shaping“ aus der Regelungstechnik auch für Mikroskope anwendbar ist, um Vibrationen in solch schwingungsanfälligen Systemen zu unterdrücken.

Während seiner Bachelorarbeit arbeitete er eng mit der Carl Zeiss Microscopy GmbH zusammen. „Ich finde es bemerkenswert, dass Carl Zeiss Microscopy einem Studenten erlaubt hat,
nach nur wenigen Wochen an der Firmware ihrer aktuellen Mikroskop-Entwicklungsplattform mitzuarbeiten“, so sein Betreuer Prof. Konrad Schöbel (Fakultät Digitale Transformation). „Seine Arbeit bildet eine solide Grundlage für zukünftige Analysen und Entwicklungen im Unternehmen, zumal er andere Mikroskopsysteme von Zeiss für die Anwendbarkeit von Eingangsformungstechniken vorgeschlagen hat.“