Die Wahrscheinlichkeit, welche App ein Benutzer zu bestimmten Tageszeiten an bestimmten Tagen verwendet, kann gelernt werden. Ebenso können wir den Energieverbrauch der Apps abschätzen. Hierzu gibt es bereits Forschungsergebnisse am Lehrstuhl. Wie machen wir daraus eine Verwaltung der App-Benutzung, so dass die Batterielaufzeit möglichst lang wird und er Benutzer seine wichtigsten Apps zu den wichtigsten Zeiten nutzen kann? Üblicherweise werden Auktionsmodelle dazu eingesetzt, verschiedene Waren (Dienste) auf Bieter zu verteilen, so dass der Gewinn maximiert oder die globale Warenverteilung optimiert wird. Können wir dies übertragen auf die Verteilung von Energie an bestimmte Apps, so dass die Batterielaufzeit maximiert wird und die Benutzerzufriedenheit ebenfalls?

Maschinelles Lernen, Freude an der Einarbeitung in das theoretische/algorithmische Konzept der Auktionen.