Auflistung Band 45 - Heft 5 (Oktober 2022) nach Erscheinungsdatum
1 - 10 von 18
Treffer pro Seite
Sortieroptionen
- ZeitschriftenartikelFusion von Tauchroboter- und Satellitenmessungen über unterschiedliche Skalen, Messmodelle und spektrale Abtastungen(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Nakath, D.; Grossmann, V.; Kiko, R.; Koch, R.; Oppelt, N.; Köser, K.In küstennahen Gewässern ist es von Vorteil, satellitengestützte optische Messungen des Meeres mit visuellen und sensorischen Beobachtungen von Tauchrobotern zu fusionieren. Obwohl Satelliten nur wenige Meter tief in Gewässer hineinschauen können, ist es möglich, generelle Wassereigenschaften oder den Bodenbewuchs von Küstengewässern zu bestimmen. Visuelle und sensorische Tauchroboterbeobachtungen sind hierzu komplementär und können auch tiefere Gewässer erreichen. Das mitgeführte künstliche Licht wird jedoch stark gestreut und erfordert andere Messmodelle. Zusätzlich sind die räumlichen und spektralen Auflösungen der Beobachtungen oftmals sehr unterschiedlich. Wir analysieren hier die damit verbundenen Problematiken und skizzieren Wege, wie die Fusion der grundverschiedenen Messungen dennoch gelingen könnte.
- ZeitschriftenartikelGewissensbits – wie würden Sie urteilen?(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Rehak, Rainer; Weber-Wulff, Debora
- ZeitschriftenartikelPublisher Erratum: Mitteilungen der GI im Informatik Spektrum 4/2022(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Winter, Cornelia
- ZeitschriftenartikelModularizing Earth system models for interactive simulation(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Claus, Martin; Gundlach, Sven; Hasselbring, Wilhelm; Jung, Reiner; Rath, Willi; Schnoor, HenningInteractive exploration of Earth system simulations may have great potential to improve the scientific modeling process. It will allow monitoring of the state of the simulation via dashboards presenting real-time diagnostics within a digital twin world. We present the state of the art for Earth system modeling in this context. Cross-domain data handling and fusion will make it possible to integrate model and observation data in the context of digital twins of the ocean. Domain-driven modularization of monolithic Earth system models allows one to recover interfaces for such a cross-domain fusion. Reverse engineering with static and dynamic analysis enables modularization of Earth system models. The modularization does not only help with restructuring existing Earth system models, it also makes it possible to integrate additional scientific domains into the interactive simulation environment.
- ZeitschriftenartikelCan neural networks predict steady annual cycles of marine ecosystems?(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Slawig, Thomas; Pfeil, MarkusWe used artificial neural networks to replace the complete spin-up procedure that computes a steady annual cycle of a marine ecosystem driven by ocean transport. The networks took only the few biogeochemical model parameters and attempted to predict the spatially distributed concentrations of the ecosystem, in this case only nutrients, for one time point of the annual cycle. The ocean circulation was fixed for all parameters. Different network topologies, sparse networks, and hyperparameter optimization using a genetic algorithm were used. This showed that all studied networks can produce a distribution that is point-wise close to the original spin-up result. However, these predictions were far from being annually periodic, such that a subsequent spin-up was necessary. In this way, the overall runtime of the spin-up could be reduced by 13% on average. It is debatable whether this procedure is useful for the generation of initial values, or whether simpler methods can achieve faster convergence. Wir haben künstliche neuronale Netze verwendet, um den kompletten Spin-up zu ersetzen, mit dem ein stetiger Jahreszyklus eines marinen, durch den Ozeantransport angetriebenen Ökosystems berechnet wird. Die Netze nahmen nur die wenigen biogeochemischen Modellparameter und versuchten, die räumlich verteilten Konzentrationen des Ökosystems, hier nur Nährstoffe, für einen Zeitpunkt des Jahreszyklus vorherzusagen. Die Ozeanzirkulation war für alle Parameter fest. Es wurden verschiedene Netzwerktopologien, „sparse networks“ und ein Hyperparametertuning durch einen genetischen Algorithmus verwendet. Alle Netze konnten eine Verteilung erzeugen, die dem ursprünglichen Spin-up-Ergebnis punktweise ähnlich war. Allerdings waren die Vorhersagen weit davon entfernt, jahresperiodisch zu sein, weshalb ein nachträglicher Spin-up nötig war. So konnte die Gesamtlaufzeit des Spin-ups im Durchschnitt um 13 % reduziert werden. Es bleibt fraglich, ob dieses Verfahren sinnvoll ist, um Anfangswerte zu generieren, oder ob einfachere Methoden eine schnellere Konvergenz erreichen können.
- ZeitschriftenartikelVorwort zum Sonderheft „Cross-Domain Fusion“ – Heft 2(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Renz, Matthias; Koschmider, Agnes; Kröger, Peer
- ZeitschriftenartikelCross domain fusion for spatiotemporal applications: taking interdisciplinary, holistic research to the next level(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Renz, Matthias; Kröger, Peer; Koschmider, Agnes; Landsiedel, Olaf; Tavares de Sousa, NelsonExploiting the power of collective use of complementing data sources for the discovery of new correlations and findings offers enormous additional value compared to the summed values of isolated analysis of the individual information sources. In this article, we will introduce the concept of “cross domain fusion” (CDF) as a machine learning and pattern mining driven and multi-disciplinary research approach for fusing data and knowledge from a variety of sources enabling the discovery of answers of the question to be examined from a more complete picture. The article will give a basic introduction in this emerging field and will highlight examples of basic CDF tasks in the field of marine science.
- ZeitschriftenartikelMitteilungen der GI im Informatik Spektrum 4/2022(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) null
- ZeitschriftenartikelUm etliche Ecken ged8(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Windenberg, Rolf
- ZeitschriftenartikelReinforcement learning as a basis for cross domain fusion of heterogeneous data(Informatik Spektrum: Vol. 45, No. 5, 2022) Christensen, Sören; Tomforde, SvenWe propose to establish a research direction based on Reinforcement Learning in the scope of Cross Domain Fusion. More precisely, we combine the algorithmic approach of evolutionary rule-based Reinforcement Learning with the efficiency and performance of Deep Reinforcement Learning, while simultaneously developing a sound mathematical foundation. A possible scenario is traffic control in urban regions.