Ringvorlesung Sommersemester 2016

Wusstest du, dass es 25 Arbeitsgruppen in unserem Fachbereich gibt? Nein!? Dann bist du hier genau richtig:
In der Ringvorlesung stellen sich jeden ersten Dienstag im Monat bekannte und weniger bekannte AGs vor. Dabei gibt es zusätzlich Information wie auch du dich in den AGs beteiligen kannst.

Die Ringvorlesung findet im Raum 48-680 statt und der Terminplan sieht wie folgt aus:

Di 03.05.2016
16:00 – 16:40 Automatenmodelle mit abstraktem Speicher Dr. Georg Zetzsche AG Concurrency Theory
Ein wichtiges Ziel der Automatentheorie ist es, die Ausdrucksmächtigkeit, aber auch die Analysierbarkeit, ausgewählter Automatenmodelle zu verstehen. Diese Automatenmodelle bestehen oft aus einer endlichen Steuerung und einem Speicher, der potentiell unendlich viele Konfigurationen einnehmen kann.
Ein Forschungsprojekt aus der AG Meyer hat hier das Ziel, besonders allgemeine Einsichten zu erlangen: Anstatt jeden einzelnen Speichertyp zu untersuchen, betrachten wir ein abstraktes Modell, in dem der Speichermechanismus durch einen Graphen repräsentiert wird. Dies ermöglicht es, informatische Eigenschaften mit strukturellen Eigenschaften der Graphen in Beziehung zu setzen. Im Vortrag soll das abstrakte Modell erklärt und einige Resultate und offene Fragen besprochen werden.
16:55 – 17:35 Scientific Computing – die dritte Säule des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns Prof. Nico Gauger AG Scientifc Computing
Scientific Computing ist heutzutage die dritte Säule des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns, neben den klassischen Säulen Theorie und Experiment. Computergestützte Simulationen sind dabei vor allem in den folgenden Situationen besonders wichtig:

      Bei Problemen, die mit Techniken der zwei klassischen Säulen nicht gelöst werden können, d.h. weder durch theoretische Ansätze noch durch Experimente. Ein Beispiel ist die Wettervorhersage.
      Wenn Experimente zu gefährlich sind, z.B. bei der Charakterisierung von giftigen Materialien.
      Bei Problemen, bei denen theoretische Ansätze oder Experimente zu zeitraubend oder zu teuer sind.

Des Weiteren können Computersimulationen in Optimierungsalgorithmen eingebunden werden, um optimale Entwürfe zu finden, wie z.B. bei der Optimierung von Flugzeugen, im Gegensatz zu teuren Experimenten in Windkanälen, bei denen man durch aufwendiges experimentelles Ausprobieren lediglich verbesserte Entwürfe erzielen kann.
Anhand des Beispiels der optimalen Strömungsbeeinflussung von Reiseverkehrsflugzeugen werden Methoden und Tools der AG Scientific Computing vorgestellt, an denen die AG forscht und entwickelt.

bis 18:30 Kaffee und Kuchen
Di 07.06.2016
16:00 – 16:40 Neue Methoden zur Bewegungserfassung auf der Basis von Intertialsensoren Dr. Gabriele Bleser AG wearHEALTH
Inertialsensoren (Beschleunigungssensoren/Accelerometer, Kreiselsensoren/Gyroskope) sind heutzutage in den meisten Smartphones und Smartwatches verbaut. Befestigt man viele dieser Sensoren am Körper (z.B. ein Sensor pro Körpersegment, das erfasst werden soll), so kann man, unter Zuhilfenahme eines Körpermodells, Körperbewegungen im Sinne von Gelenkwinkeln und Positionen in Echtzeit erfassen (Body Tracking / Motion Capture). Die mobile Bewegungserfassung ist dabei für verschiedenste Anwendungen in den Bereichen Gesundheit, Biomechanik, Robotik etc. relevant. Die AG wearHEALTH hat hierzu ein Verfahren auf Basis numerischer Optimierung entwickelt, welches neben der Bewegungsparameter auch die notwendigen Sensor-zu-Körper Kalibrierparameter aus den Sensordaten schätzt. Dieses Verfahren soll im Rahmen der Ringvorlesung skizziert werden.
16:55 – 17:35 Intelligente mobile Roboter Prof. Karsten Berns AG Robotersysteme
Der Lehrstuhl Robotersysteme (Prof. Berns) erforscht die Realisierung komplexer autonomer Roboter, wie radgetriebene Indoor- und Outdoor-Fahrzeuge, Kletterroboter sowie humanoide Roboter. Um die Komplexität der Systeme zu beherrschen, wurden in den letzten Jahren Werkzeuge zum Aufbau von eingebetteten Systemen, zur Simulation der Roboter und zur Entwicklung und Validierung von komplexen, verhaltensbasierten Steuerungssystemen untersucht. Im Bereich der Nutzfahrzeuge werden Systeme zum autonomen Verrichten unterschiedlicher Aufgaben, geeignete Mensch-Maschine-Schnittstellen und Sensorsysteme zur Beschreibung der Umwelt erforscht und entwickelt. Methoden der Lokalisierung, der Kartenerstellung und der Umweltperzeption sind weitere Themen, die am Beispiel von Robotersystemen wie Bagger, Rescue-Roboter, Traktoren oder PKW- großen Testfahrzeugen untersucht werden.
bis 18:30 Kaffee und Kuchen
Di 05.07.2016
16:00 – 16:40 Intelligente Technologien für Wissensmanagement in der Landwirtschaft Dr. Ansgar Bernardi AG Wissensbasierte Systeme
Moderne Landwirtschaft nutzt vielfältige technische Innovationen, um mehr Nahrung mit weniger Ressourcenverbrauch preisgünstig und umweltschonend zu produzieren. Der Austausch von standordbezogenen Daten und Erfahrungswissen ist für gute Entscheidungen wichtig. Dezentrale Kommunikationsstrukturen, Linked Open Data, flexibler Datenaustausch und zeitnahes Data Mining sind Beispiele für aktuelle Fortschritte durch Anwendung Intelligenter Technologien. Der Vortrag präsentiert Ergebnisse aus aktuellen anwendungsorientierten Forschungsprojekten am DFKI.
16:55 – 17:35 Data Mining in großen und komplexen Netzwerken – von Theorie bis Praxis Prof. Katharina Zweig AG Graphentheorie und Netzwerkanalyse
Große und komplexe Netzwerke finden sich fast überall: ob wir die Auswirkungen von sogenannten microRNAs auf Krebszellen betrachten, die Nutzer von Diensten wie Netflix bei ihren Bewertungen beobachten, oder große Krankenkassendaten auswerten: vieles davon lässt sich als komplexe Netzwerke repräsentieren und diese bedürfen neuer und skalierbarer Analysemethoden. In der AG von Prof. Zweig entwickeln wir neue Algorithmen, beweisen deren Komplexität, implementieren diese effizient und setzen sie auf realen Daten ein. Mit den bisher entwickelten Methoden konnten wir beispielsweise drei microRNAs identifizieren, die einen besonders oft tödlichen Brustkrebs stoppen können, einen Empfehlungsalgorithmus für Filmdaten verbessern, und nachweisen, dass soziale Netzwerke wie facebook auch Bekanntschaften zwischen zwei Nicht(!!)-Mitgliedern vorhersagen können.
Neuere Forschungsprojekte drehen sich um die Frage, ob wir aus Sensordaten die Gebäudetopologie herauslesen können, ob Fuzzy Logic dazu geeignet ist, die zentralsten Knoten eines Netzwerkes zu identifizieren, oder ob wir intelligente Computerspielern von weniger intelligenten unterscheiden können. Bei allen Fragestellungen gibt es eher theoretisch motivierte Fragen als auch praktische Anwendungsprojekte, die wir in diesem Vortrag vorstellen
bis 18:30 Kaffee und Kuchen