TY - THES A1 - Kronberger, Moritz T1 - Context-Aware NILM: Disaggregating Electrical Load Profiles with Multimodal Co-Learning and Textual Metadata N2 - Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) uses machine learning to predict the power consumption of individual electrical consumers from an aggregate source of power data, removing the need for costly sensor hardware. This thesis introduces a multimodal co-learning approach that integrates consumer-specific textual metadata as an additional modality for NILM models. Specifically, metadata are encoded into fixed-length text embeddings, which are fused with the aggregate power data sequence in a Transformer-based deep learning model. This additional input specifies which consumer’s power consumption to predict, allowing one model to be trained to disaggregate arbitrary consumers. Representing consumer names and types as word embeddings allows the multimodal NILM model to identify the target consumer and achieve disaggregation performance comparable to models trained individually for each consumer. However, encoding additional contextual information into consumer representations did not improve performance. Future work on adapting the training strategy to better exploit the textual modality could increase the model’s ability to utilize contextual information, enabling more generalizable NILM models with better applicability in real-world energy monitoring. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-2827 ER - TY - THES A1 - Schwarz, David T1 - KI-basiertes Dialogmanagement für die Fehlerbehandlung in einem Robotersystem N2 - Diese Arbeit untersucht die Integration eines KI-basierten Dialogmanagements, auch Conversational Agent genannt, in ein Robotersystem und bewertet dessen Potenzial zur Verbesserung der User Experience und Effizienzsteigerung mit Fokus auf die Fehlerbehandlung. Es wird ein Konzept entwickelt, das eine Conversational AI in ein bestehendes System mit kollaborativem Roboter integriert und Möglichkeiten zur text- sowie sprachbasierten Interaktion schafft. Dadurch wird gezeigt, wie KI-gestütztes Dialogmanagement im Kontext der Robotik aussehen könnte, welches Nutzer bei der Bedienung eines Cobots begleitet und sie bei Fragen sowie der Fehlerbehandlung unterstützt. Anschließend wird das Konzept mithilfe eines Prototypen evaluiert. Diese Evaluation umfasst eine Reihe von Aspekten, die darauf abzielen, ein umfassendes Verständnis der Wirksamkeit, Benutzerfreundlichkeit und des Einflusses des Conversational Agents auf die Interaktion zwischen Nutzer und Robotersystem zu erlangen. Die Ergebnisse dieser Arbeit könnten dazu beitragen, die Zusammenarbeit zwischen Roboter und Benutzer noch weiter zu stärken und die Benutzererfahrung, insbesondere für Novizen, zu verbessern. N2 - This thesis investigates the integration of an AI-based dialogue management system, also referred to as a conversational agent, into a robotic system, with a particular focus on error handling. A concept is developed that incorporates a conversational AI into an existing system featuring a collaborative robot (cobot), enabling both text- and voice-based interaction. The work demonstrates how AI-driven dialogue management can be implemented in a robotics context to support users during operation and assist them with questions and error resolution. The concept is then evaluated through a functional prototype. This evaluation addresses various aspects aimed at gaining a comprehensive understanding of the effectiveness, usability, and impact of the conversational agent on the interaction between user and robotic system. The findings of this study may contribute to enhancing human-robot collaboration and improving the user experience, especially for novice users. KW - Conversational Agent KW - Künstliche Intelligenz KW - Dialogmanagement KW - Mensch-Roboter-Interaktion KW - Fehlerbehandlung KW - Conversational Agent KW - Artificial Intelligence KW - Dialogue Management KW - Human-Robot Interaction KW - Error Handling Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.60524/opus-2399 ER -