IKAI@swf (Winter 2025/26)
(sortiert nach Betreuer)
Robotic Process Automation
Literatur z.B.:
-
https://kai.fh-swf.de/permalink/49HBZ_FSW/ou32r9/alma9916322138206461
Mögliche Aspekte:
-
Breiterer Anbieterüberblick und -vergleich (Low- bzw. No-Code)
-
Stand der Technik
- Einsatzbereiche (beliebt, häufig, neu,
…)
- Reifegrade für den Stand der Automatisierung in
Unternehmen?
Digitalisierung
Literatur z.B.:
-
https://kai.fh-swf.de/permalink/49HBZ_FSW/9l89lp/alma99374163328306441
-
https://kai.fh-swf.de/permalink/49HBZ_FSW/3cfdke/cdi_springer_books_10_1007_978_3_658_41935_6_2
Mögliche Aspekte:
-
Stand der Digitalisierung in KMU
- Vergleich von
Reifegradmodellen
GraphRAG — Graph‑enhanced Retrieval‑Augmented Generation
GraphRAG verbindet externe Wissensquellen in Graphstruktur mit LLM‑basierten Generatoren, sodass Relationen und Multi‑Hop‑Zusammenhänge explizit modelliert und für Retrieval + Generation genutzt werden. Das Paper sollte insbesondere die dabei verwendeten Technologien vorstellen und auf Domänenanwendungen wie Wissenschafts‑ oder Unternehmensdaten eingehen.
Quellen:
-
Yuntong Hu et al., “GRAG: Graph Retrieval‑Augmented
Generation”, arXiv (2024). (graphrag.com)
- Haoyu Han et al.,
“Retrieval‑Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)”
(Survey), arXiv (Dec 2024). (graphrag.com)
- Linhao Luo et al.,
“GFM‑RAG: Graph Foundation Model for Retrieval Augmented
Generation”, arXiv (Feb 2025). (arxiv.org)
- Yilin Xiao et
al., “GraphRAG‑Bench: Challenging Domain‑Specific
Reasoning for Evaluating Graph Retrieval‑Augmented
Generation”, arXiv (Jun 2025). (arxiv.org)
Automatische Erstellung von Wissensgraphen mithilfe von LLMs
LLMs werden zunehmend genutzt, um Entitäten, Relationen und Schemata automatisch aus Korpora zu extrahieren und KG‑Schemata zu induzieren; das Paper sollte Extraktions‑, Verifikations‑ und Schema‑Induktionsmethoden sowie Robustheits‑ und Evaluationskriterien. Schwerpunktthemen sind Zero/Low‑shot‑Extraktion, Ontologie‑Grounding (z. B. Wikidata‑Mapping) vorstellen.
Quellen:
-
Yuqi Zhu et al., “LLMs for Knowledge Graph Construction and
Reasoning: Recent Capabilities and Future Opportunities” (Survey),
arXiv (2023; rev. 2024). (arxiv.org)
- Bohan Chen & Andrea
L. Bertozzi, “AutoKG: Efficient Automated Knowledge Graph
Generation for Language Models”, arXiv (2023). (arxiv.org)
-
Hanzhu Chen et al., “SAC‑KG: Exploiting Large Language
Models as Skilled Automatic Constructors for Domain Knowledge
Graphs”, arXiv (2024). (arxiv.org)
- Xiaohan Feng et al.,
“Ontology‑grounded Automatic Knowledge Graph Construction by
LLM under Wikidata schema”, arXiv (Dec 2024). (arxiv.org)
MCP (Model Context Protocol) als universelle Schnittstelle zu Sprachmodellen
MCP ist ein offener Protokollstandard, der LLM‑Anwendungen mit externen Datenquellen, Tools und Funktionen verbindet (Resources, Tools, Prompts), und zielt darauf ab, Interoperabilität und sichere Kontextlieferung für Agenten/Apps zu standardisieren.
Quellen:
-
Anthropic, “Model Context Protocol (MCP)” — offizielle
Dokumentation / Spec. (docs.anthropic.com)
- The Verge,
Berichterstattung über Microsoft/Windows‑Support für MCP
(MCP als „USB‑C of AI apps“), Tech‑Artikel (2025).
(theverge.com)
- Axios, Überblicksartikel zur Verbreitung und
Sicherheitsdiskussionen rund um MCP (2025). (axios.com)
Function-as-a-Service: Vergleich von Public-Cloud-Diensten mit On-Premise-Frameworks
Ziel ist ein systematischer Vergleich zwischen gehosteten Cloud-FaaS-Diensten (z. B. AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Run) und On-Premise / Open-Source Frameworks (z. B. OpenFaaS, Knative, OpenWhisk).
Quellen
(Auswahl):
- The Serverless Computing Survey: A Technical
Primer for Design Architecture (Li et al., 2022),
https://arxiv.org/abs/2112.12921
-
An Empirical Evaluation of Serverless Cloud Infrastructure (Bodner
et al., 2025),
https://openproceedings.org/2025/conf/edbt/paper-239.pdf
-
Open Source FaaS Performance Aspects,
https://www.researchgate.net/publication/343590224_Open_Source_FaaS_Performance_Aspects
-
https://www.cncf.io/blog/2020/04/13/serverless-open-source-frameworks-openfaas-knative-more/
GAIA-X: Architektur, Interoperabilität und Akzeptanz
Ziel ist die Analyse von GAIA-X als europäischem Projekt für eine föderierte Cloud- und Dateninfrastruktur. Fokus auf Architekturmodell, Interoperabilität und Standardisierung. Chancen und Grenzen im Hinblick auf praktische Umsetzung und Akzeptanz in Wirtschaft und Forschung.
Quellen
(Auswahl)
- GAIA-X, https://gaia-x.eu
-
Europe's Quest for Digital Sovereignty: GAIA-X as a Case Study
(Autolitano and Pawlowska, 2021),
https://www.iai.it/sites/default/files/iaip2114.pdf
-
ISO/IEC 19941:2017 – Interoperability and portability,
https://www.iso.org/standard/66639.html
Digitale Souveränität in der Cloud für Europa und Deutschland
Untersuchung, wie Hyperscaler (AWS, Azure, GCP) auf Anforderungen der europäischen digitalen Souveränität reagieren (z. B. EU Data Boundary, spezielle Regionen, Compliance-Frameworks) und welche Chancen sich daraus für kleinere europäische Anbieter ergeben.
Quellen
(Auswahl):
- EU Data Boundary for the Microsoft Cloud
(Microsoft, 2023), https://www.microsoft.com/eu/data-boundary
-
Digitale Souveränität - Wie abhängig ist unsere Wirtschaft?
(Bitkom, 2025),
https://www.bitkom.org/sites/main/files/2025-02/2025-bitkom-studienbericht-digitale-souveraenitaet.pdf
-
Sovereign Cloud powered by OpenStack (T-Systems, 2024),
https://www.open-telekom-cloud.com/en/support/downloads/openstack
Kryptographisch geschützte Bootloader-Systeme
Vergleichende
Bewertung von hardwarebasierten, softwarebasierten und hybriden
Ansätzen
Statistische Tests für kryptographische
Zufallszahlengeneratoren
Wie funktionieren statistische Tests
für Zufallszahlengeneratoren? Welche Aussagekraft und welche
Grenzen haben sie?
MIMO (Multiple Input Multiple Output)-Systeme
Funktionsweise,
Anwendungsgebiete, Stärken und Grenzen der MIMO-Technologie
Zombitron: towards a toolbox for repurposing obsolete smartphones into new interactive systems (Rigaud, C.), LIMITS 2025, https://computingwithinlimits.org/2025/papers/limits2025-rigaud-zombitron.pdf
EzFS: A Pedagogical Linux File System (E. Nieh, Z. Zhang, and J. Nieh). 2025. In Proceedings of the 56th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 1 (SIGCSETS 2025). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 861–867. https://doi.org/10.1145/3641554.3701884
Container: Vergleich von Docker, Podman, Apptainer, LXC, systemd-nspawn u.a. (Architektur, Anwendungsgebiete, Leistung)
ZX Fusion: A ZX Spectrum Implementation on an FPGA with Modern Peripherals (Jacinto, G.; Policarpo Duarte, R.6). Electronics 2024, 13, 450. https://doi.org/10.3390/electronics13020450 , https://www.mdpi.com/2079-9292/13/2/450
Experience of Classes with the Portable Cloud Computing System and a Raspberry Pi Cluster (Yamanoue, Takashi). Proceedings of the 2024 ACM SIGUCCS Annual Conference. 2024, https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3599732.3641317
Deleted File Recovery for the Linux File System (Ext4): Finding the State-of-the-Art (S. B. Sirivaram and S. Roy), 2024 12th International Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS), San Antonio, TX, USA, 2024, pp. 1-6, doi: 10.1109/ISDFS60797.2024.10527331, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10527331
GuardFS: a File System for Integrated Detection and Mitigation of Linux-based Ransomware (von der Assen, J., Feng, C., Huertas Celdrán, A., Oleš, R., Bovet, G., and Stiller, B.), arXiv e-prints, Art. no. arXiv:2401.17917, 2024. doi:10.48550/arXiv.2401.17917, https://arxiv.org/pdf/2401.17917
XFUSE: An Infrastructure for Running Filesystem Services in User Space (Qianbo Huai, Windsor Hsu, Jiwei Lu, Hao Liang, Haobo Xu, and Wei Chen, Alibaba Group), https://www.usenix.org/conference/atc21/presentation/hsu , https://www.usenix.org/system/files/atc21-huai.pdf
Prof. Dorka, Thomas: dorka.thomas@fh-swf.de
Prof. Eßer, Hans-Georg: esser.hans-georg@fh-swf.de
Prof. Gawron, Christian: gawron.christian@fh-swf.de
Prof. Giefers, Heiner: giefers.heiner@fh-swf.de
Prof. Meyer, Annika: meyer.annika@fh-swf.de
(hge, 2024-10-12)