Freiburg im Breisgau, Germany
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Wir suchen ab dem Sommersemester 2026 engagierte Studierende (m/w/d) im Bereich Informatik und Elektrotechnik. Mögliche Themen für dein Praxissemester oder deine Abschlussarbeit: Themen im Bereich Wireless: * Untersuchung des Energieverbrauchs moderner Funkchips für Bluetooth low energy technology (Praxissemester) * Wireless Security: Analyse möglicher Angriffsmethoden und deren Abwehr im Umfeld Industrie 4.0 * Evaluierung der Leistungsfähigkeit von energieeffizienten Routing-Verfahren am Beispiel von Zenoh und Zephyr RTOS * Evaluierung eines Bluetooth-Mesh-Netzwerks in einem sicherheitskritischen Umfeld Themen im Bereich Application: * Entwicklung einer PC Software zur Anbindung und Steuerung einer hoch genauen Strommessplatine * Migration von SW-Systemtests von proprietären Testframework zu pytest Themen im Bereich Embedded: * Microservices in embedded-Applikationen in der Logistikautomatisierung * Performance-Vergleich verschiedener Datenbanksysteme für embedded-Geräte in der Logistikautomatisierung * Evaluierung von alternativen Embedded Programmiersprachen auf Microcontrollern (zb. STM32F3) am Beispiel von Rust oder ZIG * Online-Anzeige und Abschaltmechanismus für Geräte im lokalen Testaufbau * Aufbau eines funktionsfähigen Demonstrators für ein intelligentes Türschlosssystem * Recherche und Evaluierung verschiedener Distanzmessmethoden * Implementierung und Evaluation eines RTK-GPS-Systems zur hochpräzisen Drohnennavigation * Entwicklung eines OBD2 Scanners für Fahrzeuge auf Basis eines Eval-Boards (Praxissemester) * Intelligente Verkehrsleitung im Bereich von Kreuzungen mittels Car2Car / Car2X Kommunikation Themen im Bereich Hardware: * Hardware Security: Analyse möglicher Side Channel Angriffsmethoden und deren Abwehr * Entwicklung einer Entwicklungsplatine mit Ultra Wide Band und Bluetooth Konnektivität Themen im Bereich Machine Learning / AI: * Evaluierung von Microcontrollern mit AI Accelerator Peripherie * Portierung und Optimierung von neuronalen Netzen auf FPGAs zum Beispiel als AI Accelerator für Edge/Embedded AI Systeme * Optimierung von neuronalen Netzen für Microcontroller mit Knowledge distillation, Pruning und Quantization * Implementierung und Evaluierung eines eigenen Neuronalen Netzes zur bildbasierten Nutzeridentifikation * Recherche und Evaluierung von Hardware im KI Kontext am Beispiel einer bildbasierten/sprachbasierten Nutzeridentifikation * Entwicklung einer KI-basierten Sturzerkennung für Radfahrer Themen im Bereich FPGA: * Mixed Signal Processing mit FPGA und VHDL für anwendungsspezifisches Chip Design * Implementierung von Neuronalen Netzen und AI Algorithmen auf FPGAs in VHDL * FPGA-basierte sensorlose Motorregelung mittels Model Predictive Control (MPC)
