006 Spezielle Computerverfahren
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The share of chronic odontogenic rhinosinusitis is 40% among all chronic rhinosinusitis. Using automated information systems for differential diagnosis will improve the efficiency of decision-making by doctors in diagnosing chronic odontogenic rhinosinusitis. Therefore, this study aimed to develop an intelligent decision support system for the differential diagnosis of chronic odontogenic rhinosinusitis based on computer vision methods. A dataset was collected and processed, including 162 MSCT images. A deep learning model for image segmentation was developed. A 23 convolutional layer U-Net network architecture has been used for the segmentation of multi-spiral computed tomography (MSCT) data with odontogenic maxillary sinusitis. The proposed model is implemented in such a way that each pair of repeated 3 × 3 convolutions layers is followed by an Exponential Linear Unit instead of a Rectified Linear Unit as an activation function. The model showed an accuracy of 90.09%. To develop a decision support system, an intelligent chatbot allows the user to conduct an automated patient survey and collect patient examination data from several doctors of various profiles. The intelligent information system proposed in this study made it possible to combine an image processing model with a patient interview and examination data, improving physician decision-making efficiency in the differential diagnosis of Chronic Odontogenic Rhinosinusitis. The proposed solution is the first comprehensive solution in this area.
Single Pilot Operations is a current topic with the potential to significantly affect the future of commercial aviation. While financially attractive for airlines, Single Pilot Operations bring forth important safety concerns, especially regarding the lack of human redundancy in the flight deck, an increased workload for the single pilot, reduced situational awareness and a higher risk of human error.
It is assumed that potential problems affecting Single Pilot Operations could be addressed by implementing an Augmented Reality (AR) device in the flight deck, by presenting additional information and supporting hints within the pilot’s field of view. Concretely, AR could be used to help reduce the single pilot’s workload, improve situational awareness and reduce the risk of human error.
This paper sets out to demonstrate two use cases for augmented reality in the flight deck. A system, called Pilot Assist, was developed that allows pilots to conduct checklists interactively with a Microsoft HoloLens. The system also provides a holographic Head-up-Display. Pilot Assist was developed and demonstrated with a fixed base Airbus A320 simulator at the Technical University of Wildau.
With the HoloLens’ spatial mapping capabilities – scanning and recognizing the environment around the user – it was possible to create a system that guides the pilot through the conduction of checklists. This is done by prompting the user towards the location of each checklist item in the cockpit, where information regarding necessary actions is projected. Furthermore, Pilot Assist is integrated with the aircraft systems, making it possible to obtain aircraft status data in real time, thus allowing error-checking of the pilot’s actions as well as automating the progress through checklists.
The holographic Head-up-Display allows the user to look at the surrounding environment while presenting critical flight data within the user’s field of view. The holographic Head-up-Display is intended to contribute to the pilot’s situational awareness.
Experts in the aviation field, including pilots, researchers and engineers had the chance to qualitatively assess the Pilot Assist tool. They pointed to limitations of both Pilot Assist and the HoloLens itself, but shared optimism as to how this technology and similar applications could indeed impact the future of flight operations. Concerns regarding the HoloLens’ weight, comfort and narrow field of view were expressed. However, continued development of head mounted devices (e.g. HoloLens 2) is expected in the coming years.
Further research into augmented reality applications in the flight deck is needed to advance this and other use cases. Nonetheless, the experts agreed Pilot Assist provides beneficial support during single pilot operation considering the current prototypical nature of the system.
Mit diesem Beitrag soll der Einsatz von iBeacons als Basis eines Indoor-Ortungssystems in der Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Wildau vorgestellt werden. Für die Ortung innerhalb von Gebäuden sind bisher unterschiedliche Strategien zum Einsatz gekommen. Die von Apple Inc. entwickelte iBeacon-Technologie kommuniziert über Bluetooth Low Energy (BLE) und setzt somit eine Technologie ein, die einen großen Kreis von Nutzern erreicht. Als wesentlicher Teil der Campus-App Unidos Wildau operiert das Ortungssystem auf der Basis des Kartendienstes iCampus Wildau Maps. Gemachte Erfahrungen mit der iBeacon-Technologie werden ebenso im Fokus dieses Beitrags stehen wie Ergebnisse der Implementierung unseres Ortungssystems sowie Pläne für die Weiterentwicklung.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache durch Maschinen ist fester Bestandteil des Alltags. Die Verarbeitung erfolgt durch technische Sprachmodelle, die bereits viele Aufgaben erfolgreich lösen. Durch die stetige Weiterentwicklung entstehen mächtigere Modelle mit neuen Fähigkeiten. Eines der neuesten ist GPT-3. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, das Sprachmodell GPT-3 und dessen praktischen Einsatz zu untersuchen.
Zur Untersuchung des Modells werden die Fragen gestellt, was GPT-3 von anderen Modellen unterscheidet, wie es funktioniert und in welchen Bereichen es eingesetzt werden kann. Weiterhin wird die Frage untersucht, ob das Modell für den geplanten Chatbot der ZBW – Leibniz Informationszentrum Wirtschaft genutzt werden kann. Zudem wird untersucht, welche Voraussetzungen für einen Einsatz des Modells in einem Chatbot nötig sind.
Für die ersten drei Forschungsfragen wurde eine Literaturrecherche angewendet. Damit wurden Hintergründe zum Modell zusammengetragen, sowie Berichte aus der Praxis berücksichtigt. Für den Einsatz bei einem Chatbot wurde ein Prototyp erstellt, der von den Testpersonen genutzt und bewertet wurde.
Die Auswertung aktueller Literatur zu GPT-3 zeigt, dass sich das Modell durch seine neue Funktionsweise, die Größe der Parameter und Testdaten von anderen abhebt. Dadurch wurden neue Fähigkeiten möglich. GPT-3 kann bei vielen Einsatzgebieten, die auf natürlicher Sprache beruhen, eingesetzt werden. Dies umfasst klassische Natural Language Processing-Aufgaben, sowie neue Bereiche wie etwa die Programmierung. Im praktischen Test zeigte sich, dass es eine hohe Präzision erfordert, das Modell auf neue Themen anzulernen. Die Quote der richtigen Antwort des Chatbots war zu gering, um den Einsatz uneingeschränkt empfehlen zu können. Es bedarf weiterer Untersuchungen, um das Modell für den Einsatz im Chatbot der ZBW zu optimieren.
A Simple Way to Compute the Number of Vehicles That Are Required to Operate a Periodic Timetable
(2018)
We consider the following planning problem in public transportation: Given a periodic timetable, how many vehicles are required to operate it? In [Julius Paetzold et al., 2017], for this sequential approach, it is proposed to first expand the periodic timetable over time, and then answer the above question by solving a flow-based aperiodic optimization problem. In this contribution we propose to keep the compact periodic representation of the timetable and simply solve a particular perfect matching problem. For practical networks, it is very much likely that the matching problem decomposes into several connected components. Our key observation is that there is no need to change any turnaround decision for the vehicles of a line during the day, as long as the timetable stays exactly the same.
In dieser Arbeit wurde eine Anwendung entwickelt, die das Verbinden der beiden technischen Bereiche Smart Home und Servicerobotik mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) ermöglicht, um damit Verhaltensabläufe einer Person in ihren eigenen vier Wänden zu erlernen und dabei auf grobe Abweichungen hin zu überwachen. Zusätzlich wurde ein Lernbaukasten für Schülergruppen der Sekundarstufe 2 entwickelt, mit dem die Funktionsweise von KNN vermittelt wird.
Es wurden unterschiedliche Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz untersucht sowie Projekte mit ähnlichen Zielen, um darauf aufbauend eine geeignete Anwendung zu entwickeln. Der entwickelte Lernbaukasten basiert auf der Lehrstrategie MOMBI (Model Of Model-Based Instruction).
In der Testphase konnte erfolgreich ein erstes Anwendungsszenario getestet werden, dass das Überwachen des Schlafrhythmus einer Person auf Unregelmäßigkeiten hin ermöglicht.
Ein erster Test hat gezeigt, dass neuronale Netze gut dafür geeignet sind, um Tätigkeiten mit einem regelmäßigen Verhalten zu überwachen. Im nächsten Schritt sollten die zu überwachenden Tätigkeitsvielfalt ausgebaut werden und auch die Verwendung von weiteren Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz in Betracht gezogen werden.
The new coronavirus COVID-19 has been spreading worldwide for almost three years. The global community has developed effective measures to contain and control the pandemic. However, new factors are emerging that are driving the dynamics of COVID-19. One of these factors was the escalation of Russia's war in Ukraine. This study aims to test the hypothesis of the influence of migration flows caused by the Russian war in Ukraine on the dynamics of the epidemic process in Germany. For this, a model of the COVID-19 epidemic process was built based on the polynomial regression method. The model's adequacy was tested 30 days before the start of the escalation of the Russian war in Ukraine. To assess the impact of the war on the dynamics of COVID-19, the model was used to calculate the forecast of cumulative new and fatal cases of COVID-19 in Germany in the first 30 days after the start of the escalation of the Russian war in Ukraine. Modeling showed that migration flows from Ukraine are not a critical factor in the growth of the dynamics of the incidence of COVID-19 in Germany, but they influenced the number of cases. The next stage of the study is the development of more complex models for a detailed analysis of population dynamics, identifying factors influencing the epidemic process in the context of the Russian war in Ukraine, and assessing their information content.
Advancing microbiome research with machine learning: key findings from the ML4Microbiome COST action
(2023)
The rapid development of machine learning (ML) techniques has opened up the data-dense field of microbiome research for novel therapeutic, diagnostic, and prognostic applications targeting a wide range of disorders, which could substantially improve healthcare practices in the era of precision medicine. However, several challenges must be addressed to exploit the benefits of ML in this field fully. In particular, there is a need to establish “gold standard” protocols for conducting ML analysis experiments and improve interactions between microbiome researchers and ML experts. The Machine Learning Techniques in Human Microbiome Studies (ML4Microbiome) COST Action CA18131 is a European network established in 2019 to promote collaboration between discovery-oriented microbiome researchers and data-driven ML experts to optimize and standardize ML approaches for microbiome analysis. This perspective paper presents the key achievements of ML4Microbiome, which include identifying predictive and discriminatory ‘omics’ features, improving repeatability and comparability, developing automation procedures, and defining priority areas for the novel development of ML methods targeting the microbiome. The insights gained from ML4Microbiome will help to maximize the potential of ML in microbiome research and pave the way for new and improved healthcare practices.
In recent decades, artificial intelligence has undergone transformative advancements, reshaping diverse sectors such as healthcare, transport, agriculture, energy, and the media. Despite the enthusiasm surrounding AI’s potential, concerns persist about its potential negative impacts, including substantial energy consumption and ethical challenges. This paper critically reviews the evolving landscape of AI sustainability, addressing economic, social, and environmental dimensions. The literature is systematically categorized into “Sustainability of AI” and “AI for Sustainability”, revealing a balanced perspective between the two. The study also identifies a notable trend towards holistic approaches, with a surge in publications and empirical studies since 2019, signaling the field’s maturity. Future research directions emphasize delving into the relatively under-explored economic dimension, aligning with the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs), and addressing stakeholders’ influence.
Ein künstliches neuronales Netz (KNN) ist dem biologischen neuronalen Netz, wie es z. B. im menschlichen Gehirn vorliegt, nachempfunden. Dieses besteht aus 10^10 bis 10^11 Nervenzellen (Neuronen), wobei jeweils eine mit 10^3 bis 10^4 anderen Zellen verbunden ist. Eine Zelle besteht u. a. aus dem Zellkörper mit Zellkern, Dendriten und Synapsen. Über die Dendriten erhält die Zelle elektrische Impulse, die im Zellkern aufsummiert werden. Wird ein Schwellwert (engl. bias) überschritten, so wird ein Signal über die Synapsen an andere Neuronen gesendet. Analog enthält ein KNN „künstliche“, formal-mathematische Neuronen, die in Schichten (engl. layer) angeordnet und über Synapsen nach bestimmten Regeln miteinander verknüpft sind. Durch die Vielzahl von Verknüpfungsmöglichkeiten ergeben sich eine Vielzahl von KNN-Typen und -Anwendungen. In dieser Arbeit werden das Funktionsprinzip des formalen Neurons, wichtige Netztypen und KNN-Anwendungen in der Wärmeübertragung besprochen.