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D16 (2015) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen

Steffen Hölldobler et al. (Hrsg.)

GI-Edition - Lecture Notes in Informatics (LNI), D-16

Bonner Köllen Verlag (2015)

Autor*innen mit den meisten Dokumenten  

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Neueste Veröffentlichungen

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    Brückenschlag zwischen Verifikation und systematischem Testen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Christakis, Maria
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    Hochperformante Erdbebensimulationen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Breuer, Alexander
    Das Verständnis der Erdbebendynamik wird von hochauflösenden, gekoppelten Simulationen des Bruchprozesses und der seismischen Wellenausbreitung unterstützt. Für die benötigten hohen Auflösungen wird eine immense Menge an Höchstleistungsrechenressourcen verwendet, daher ist eine optimale Ausnutzung durch die Software unerlässlich. Getrieben durch aktuelle Entwicklungen in der Hardware erfordern die höheren Anforderungen an Parallelisierung und Datenlokalität häufig das Ersetzen ganzer Softwareteile, um gleichzeitig eine effiziente Numerik und Maschinenauslastung zu gewährleisten. In dieser Dissertation präsentiere ich einen neuen Rechenkern für die seismische Simulationssoftware SeisSol. Der neue Kern maximiert den Wert und Durchsatz der Gleitkommaoperationen in der zugrundeliegenden ADER-DG Diskretisierungsmethode, um die Rechenzeit zum gewünschten Ergebnis zu minimieren. Beinhaltet sind automatisch optimierte Matrixkernel, hybride Parallelisierung von Vielkernarchitekturen bis hin zum kompletten Großrechner, sowie ein hochperformantes gruppiertes lokales Zeitschrittschema. Der präsentierte Kern reduziert die Rechenzeit von SeisSol um einen substantiellen Faktor und skaliert bis hin zu mehr als einer Millionen Recheneinheiten. Durch den Kern wurde eine wegweisende Simulation des Landers-Erdbebens von 1992 auf einem kompletten Großrechner ermöglicht. Zum ersten Mal erlaubte diese Simulation die Analyse des damit verbundenen komplexen Bruchprozesses, welcher aus der nichtlinearen Interaktion des Reibungsprozesses gekoppelt an die seismische Wellenausbreitung resultiert, in einer komplizierten Geometrie.
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    Constraint-Handling mit Supportvektor-Dekodern in der verteilten Optimierung
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Bremer, Jörg
    Optimierungsansätze in dynamisch organisierten, kooperativen Systemen stehen oft vor dem Problem, nicht auf ein statisches Optimierungsmodell zurückgreifen zu können. Im Smart Grid muss bei der Koordination dezentraler Energieerzeugungsanlagen jeder Anlage ein Fahrplan aus dem eigenen, spezifischen Lösungsraum zugewiesen werden, um einen gewünschten Gesamtlastgang zu erzielen. Diese Arbeit entwickelt ein Verfahren, mit dem abstrakte Darstellungen von Lösungsräumen einschließlich beschränkender Nebenbedingungen ohne spezifisches Wissen über die individuelle Modellierung automatisiert zu einem gemeinsamen Optimierungsmodell integriert werden können. Durch einen Supportvektor-Dekoder werden zulässige Lösungen systematisch generiert, sodass eingesetzte Optimierungsverfahren weder über eigene Constraintbehandlung noch über analgenspezifische Modellierungskenntnisse verfügen müssen.
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    Effiziente Fußgängererkennung in Städtischen Verkehrsszenen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Zhang, Shanshan
    Fußgänger sind wichtige Teilnehmer im Stadtverkehr-Umgebungen, und damit eine interessante Kategorie von Objekten für autonome Fahrzeuge zu handeln. Automatische Personenerkennung ist allgemein eine wesentliche Aufgabe zum Schutz von Fußgangern aus Kollision. In dieser Arbeit werden wir neue Ansatze untersuchen und entwickeln, für die Interpretation räumlicher und zeitlicher Eigenschaften von Fußgängern, unter drei verschiedenen Aspekten: Form, Wahrnehmung und Bewegung. Wir testen unsere drei Ansätze auf Bildund Videodaten von Verkehrsszenen im Freien, die wegen der dynamischen und komplexen Hintergründe herausfordernd sind. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass unsere Ansätze state-of-the-Art-Leistung erreichen und übertreffen sowie auch für andere Anwendungen, wie z.B. Indoor-Robotik oder öffentlicher Überwachung eingesetzt werden können.
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    Die einfachen, kleinen und langsamen Dinge zählen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Curticapean, Radu
    Wir untersuchen kombinatorische Zählprobleme hinsichtlich ihrer parametrisierten und Exponentialzeit-Komplexität. Im Vordergrund stehen hierbei das Zählen von Paarungen in strukturell einfachen Graphen, das Zählen kleiner Subgraph-Muster in sehr großen Zielgraphen, sowie exponentielle untere Schranken an die Laufzeit, die zum Lösen von Zählproblemen benötigt wird.
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    Kognitiver sequentieller Parallelismus: Von kanonischen neuronalen Schaltkreisen und dem Training rekurrenter neuronaler Netze für perzeptuelle Entscheidungsfindungen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Brosch, Tobias
    Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge zeigt einmal mehr die Schwierigkeiten der visuellen Informationsverarbeitung. Während es Menschen scheinbar mühelos gelingt den visuellen Informationsstrom auszuwerten, bedarf es bei technischen Anwendungen leistungsstarker/energieintensiver GPUs. Neuromorphe Hardware, welche vom Gehirn inspiriert Millionen von Neuronen simuliert, zeigt hier alternative Ansätze für hochgradig skalierbare und energieeffiziente Lösungen [Me14]. Bestehende Algorithmen aus der Computer Vision lassen sich jedoch nur selten auf solche Hardware portieren [Es13]. Vielmehr bedarf es neuer Algorithmen um die Leistungsfähigkeit neuromorpher Systeme zu nutzen. Hierzu trägt meine Arbeit unmittelbar bei. Durch die Modellierung dynamischer Prozesse mit direktem Bezug zur visuellen Informationsverarbeitung im Gehirn und deren mathematischer Analyse wird die Basis geschaffen, um skalierbare und komplexe Systeme zu modellieren. Die Entwicklung eines ereignisbasierten Algorithmus zur optischen Flussschätzung und eines Lernalgorithmus für simultan rekurrente Netze ermöglicht ein verbessertes Verständnis von neurophysiologischen Untersuchungsdaten aber auch die Entwicklung neuer Anwendungen für extrem parallele (GPUs) und/oder neuromorphe Hardware.
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    Visuelle Analyse Sozialer Medien für die Situationseinschätzung
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Thom, Dennis
    Mit dem Entstehen sozialer Medien ist das Internet zu einem unaufhörlichen Strom von Wissen, Beobachtungen, Gedanken und persönlichen Statusberichten angewachsen. Diese Entwicklung bedeutet auch völlig neue Möglichkeiten für die Situationseinschätzung (Situation Awareness) in Bereichen wie dem Katastropheschutz, der Seuchenkontrolle oder im Journalismus. In der hier vorgestellten Dissertation wurden Lösungsmodelle entwickelt, welche es erlauben, die Datenfluten zu bewältigen, Anomalien automatisch zu erkennen und daraus ein visuelles Lagebild zu generieren. Gemäß dem Ansatz der Visual Analytics wurden dabei Verfahren des Data Mining und Machine Learning engmaschig mit den Möglichkeiten der interaktiven Datenvisualisierung verknüpft.
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    Ein konsistentes Framework für automatisiertes virtuelles Screening
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Urbaczek, Sascha
    Virtuelles Screening ist mittlerweile zu einem integralen Bestandteil der industriellen und akademischen Arzneimittelforschung geworden. Es wird eingesetzt, um sehr große Substanzdatenbanken mit der Hilfe von computerbasierten Methoden auf eine überschaubare Zahl vielversprechender Wirkstoffkandidaten zu reduzieren. Um dies zu erreichen, werden komplexe mehrstufige Arbeitsabläufe benötigt, die aktuell nur von Spezialisten durchgeführt werden können. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung einer zuverlässigen Basis für die Entwicklung von Software, die auch Medizinalchemikern den Zugang zur computergestützten Wirkstoffsuche ermöglicht. Das Ergebnis ist ein konsistentes chemieinformatische Software-Framework (NAOMI), das die anspruchsvollen Anforderungen eines solchen Anwendungsszenarios erfüllt.
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    Methoden zur genomweiten Evaluierung von Gen-Strata-Interaktionen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Winkler, Thomas
    Genomweite Assoziations Meta-Analysen (GWAMAs) haben wesentlich zum besseren Verständnis der Genetik von komplexen Krankheiten, wie z.B. Adipositas, beigetragen. Allerdings ist wenig darüber bekannt, ob sich genetische Effekte zwischen Subgruppen, wie z.B. zwischen Männern und Frauen unterscheiden. Die vorliegende Arbeit befasste sich daher mit stratifizierten GWAMA Ansätzen zum Identifizieren von genetischen Varianten, deren Effekte sich signifikant zwischen Subgruppen unterscheiden. Zwei leistungsfähige und einfach zu verwendende Softwarepakete namens EasyQC und EasyStrata wurden entwickelt, welche die Durchführung, Qualitätskontrolle und Auswertung von stratifizierten GWAMAs ermöglichen. Die Softwarepakete werden von verschiedenen genetischen Forschungskonsortien verwendet und haben dadurch bereits erfolgreich zu einem besseren Verständnis der genetischen Effekte auf Krankheiten oder auf krankheitsrelevante Merkmale, sowie deren Gruppenabhängigkeiten, beigetragen.
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    Datenschutzorientierte Analyse, Indizierung und Suche von Dokumenten in Sozialen Internetanwendungen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015, 2015) Zerr, Sergej
    Obwohl es kaum denkbar ist, dass jemand private Informationen wie das Geburtsdatum oder eine private Fotosammlung einer unbekannten Person auf der Straße mitteilt, werden dennoch im Internet solche persönlichen Daten Tag für Tag von Benutzern öffentlich zugänglich gemacht. Nach Bekanntgabe solcher Informationen hat der Benutzer weder Einfluss darauf, wo und wie lange sie gespeichert werden, noch Kenntnis darüber, wer Zugang zu den Daten hat. Besonders viele Daten dieser Art werden in sozialen Netzen geteilt. In dieser Arbeit beschäftigen wir uns damit, Verfahren und Modelle zu entwickeln, die auf der einen Seite dem Benutzer erlauben, vertrauliche Daten sicher und effizient zu indizieren und danach zu suchen, auf der anderen Seite den Benutzer automatisch auf die Vertraulichkeit der Daten aufmerksam machen.