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Auflistung D24 (2023) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen nach Erscheinungsdatum
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- TextdokumentKooperative Android App Analyse(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Pauck, FelixIn dieser Zusammenfassung der gleichnamigen Dissertation wird das Konzept kooperativer Analysen vorgestellt. Bereits existierende Analysen werden kombiniert, um ihre komplementären Eigenschaften gewinnbringend zusammenzubringen. Wie beliebige Analysen bewertet werden können, wird im Rahmen von automatisierten und reproduzierbaren Benchmarks erläutert. Abschließend werden eben diese Benchmarks zur Evaluation eigenständiger und kooperativer Analysen genutzt. Dabei wird gezeigt, dass kooperative Analysen genauere Ergebnisse liefern als ihre eigenständigen Pendants.
- TextdokumentSkalierbares SAT Solving und dessen Anwendung(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Schreiber, DominikDas Problem der aussagenlogischen Erfüllbarkeit (Propositional Satisfiability, SAT) besteht darin, eine Variablenbelegung für eine gegebene aussagenlogische Formel zu finden, sodass die Formel “wahr” ergibt, oder, wenn keine solche Belegung existiert, Unerfüllbarkeit zu attestieren. Das Lösen derartiger Probleme, genannt SAT Solving, hat aufgrund seiner theoretischen Bedeutung, seiner generischen Natur und seiner breiten Anwendbarkeit auf eine Vielzahl von Problemen viel Beachtung erlangt. In der vorgestellten Dissertation widmen wir uns einer Reihe von Herausforderungen zur Skalierbarkeit von SAT Solving in modernen Rechenumgebungen. Zunächst stellen wir einen dezentralen und flexiblen Ressourcenzuteilungs-Ansatz vor, um viele SAT-Aufgaben zu gleich möglichst effizient zu lösen. Zweitens präsentieren wir ein vielfach ausgezeichnetes System für paralleles und verteiltes SAT Solving und, damit verbunden, den ersten praktikablen Ansatz, aus derartigen Systemen Beweise der Unerfüllbarkeit zu gewinnen. Zuletzt stellen wir in einer Anwendungsstudie einen radikal neuartigen Ansatz für SAT-basiertes hierarchisches Planen vor.
- TextdokumentEffiziente und skalierbare Simulationen aktiver Hydrodynamik in drei Dimensionen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Singh, AbhinavAktive Materie kann sich aus eigenem Antrieb bewegen und verformen. Dies beschreibt insbesondere lebende Materie, wie biologische Zellen, Muskelgewebe oder Vogelschwärme. Die Erforschung des Verhaltens aktiver Materie wird aber dadurch erschwert, dass die Komplexität ihrer mathematischen Beschreibung hohe Anforderungen an Rechenleistung und numerische Algorithmen stellt. Wir präsentieren Algorithmen und Software zur effizienten Lösung der komplexen partiellen Differentialgleichungen aktiver Materie. Dies basiert auf einem C++ Ausdrucksystem für wissenschaftliches Rechnen, welches Experimente mit verschiedenen numerischen Verfahren in komplexen Geometrien erlaubt. Die Implementierung in der OpenFPM-Software für paralleles Hochleistungsrechnen gewährleistet Performanz und Skalierbarkeit. Algorithmisch präsentieren wir einen gitterlosen numerischen Löser, der direkt auf adaptiven Punktwolken rechnet, was die Handhabung komplexer Geometrien und gekrümmter Oberflächen vereinfacht. In der Anwendung hat unsere Lösung bereits zur Entdeckung neuer physikalischer Phänomene aktiver Materie geführt. Dies zeigt die Bedeutung von Fortschritten in der Informatik für die interdisziplinäre Erforschung lebender Materie.
- TextdokumentErklärung und Visualisierung von strukturellem Wissen in bipartiten Graphen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Dürrschnabel, DominikDatensätze, welche die Form von bipartiten Graphen haben, kommen in vielen Bereichen vor. Beispiele für solche Datensätze sind Nutzer und ihre Vorlieben in sozialen Netzwerken oder die Interaktionen zwischen Krankheiten und Medikamenten in der Biomedizin. In der Dissertation wird die Entdeckung, Erklärung und Visualisierung von strukturellem Wissen in bipartiten Graphen bearbeitet. Dabei werden im Großen und Ganzen drei verschiedene Ansätze verfolgt. Im ersten Teil der Dissertation werden Algorithmen für die Entdeckung von für den Wissensentdeckungsprozess relevanten Teilstrukturen erforscht. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Visualisierung von Ordnungsstrukturen, welche sich aus den Datensätzen berechnen. Im letzten Teil wird ein Ansatz vorgestellt, den Hüllenoperators der formalen Begriffsanalyse zu lernen. Mithilfe des gelernten Operators können dann formale Begriffe in niedrigdimensionale Vektorräume eingebettet werden. Viele der in der Dissertation untersuchten Fragen sind mit NP-schweren Problemen verknüpft. Jedes dieser Probleme bringt seine eigenen Schwierigkeiten mit, was dazu führt, dass eine Kombination von Ansätzen aus verschiedenen Teilbereichen der Informatik in der Dissertation bearbeitet wird.
- TextdokumentModellierung von 3D-Menschen: Pose, Form, Kleidung und Interaktionen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Bhatnagar, Bharat LalDiese Arbeit stellt neuartige Methoden zur Modellierung des Aussehens und der Handlungen digitaler Menschen vor, die in verschiedenen Anwendungen wie Spielen, virtuellem Anprobieren, Telepräsenz und Metaverse immer häufiger vorkommen. Unsere vier Hauptbeiträge sind: i) MGN (Multi-Garment Network), eine Methode zur Rekonstruktion von 3D-Kleidungsstücken und Körperformen aus RGB-Bildern; und das SMPL+G-Modell, eine Erweiterung des SMPL-Körpermodells um Kleidungsstücke. ii) IPNet (Implicit Part Network), ein neuronales Netzwerk, das implizite Funktionen verwendet, um detaillierte menschliche 3D-Netze zu rekonstruieren und diese im SMPL-Modell zu registrieren. iii) LoopReg, die erste vollständig differenzierbare End-to-End-Methode zur Registrierung eines parametrischen Modells in 3D-Netzen mithilfe impliziter Funktionen. iv) BEHAVE, ein Datensatz und eine Methode zur Verfolgung von Mensch-Objekt-Interaktionen in 3D. Die Arbeit bietet außerdem eine gründliche Analyse der vorgeschlagenen Methoden und ihrer Grenzen und schlägt Richtungen für zukünftige Arbeiten vor. Der Code, die digitale MGN-Garderobe, der BEHAVE-Datensatz und die These sind öffentlich verfügbar.
- TextdokumentProtokolle für den Authentifizierten Schlüsselaustausch mit Strikten Sicherheitsschranken(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Riepel, DoreenAuthentifizierter Schlüsselaustausch bildet die Grundlage für kryptographisch sichere, digitale Kommunikation. Entsprechende Protokolle werden heutzutage in Anwendungen mit Milliarden von Nutzern eingesetzt. Um deren Sicherheit formal beweisen zu können, definiert man ein Sicherheitsmodell und die Sicherheit eines Protokolls wird dann durch eine Schranke bezüglich eines mathematisch schweren Problems ausgedrückt. Allerdings hängen diese Schranken in vorherigen Arbeiten zumeist von weiteren Faktoren ab und unglücklicherweise auch von der Anzahl der Nutzer im System. Um das geforderte Sicherheitslevel zu erreichen, müssen die Systemparameter dementsprechend vergrößert werden oder der Beweis verliert seine Aussagekraft. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, strikte Sicherheitsschranken für Schlüsselaustauschprotokolle zu untersuchen. Strikt bedeutet hier, dass sie unabhängig von der Anzahl der Nutzer oder anderer Faktoren gelten. Zunächst werden konkrete Schranken für die Sicherheit zweier praktischer Protokolle in Gruppen primer Ordnung analysiert. Des Weiteren zeigen wir, wie man Protokolle mit strikten Sicherheitsschranken generisch aus anderen kryptographischen Primitiven konstruiert. Unsere resultierenden Kompositionstheoreme vereinfachen somit zukünftige Sicherheitsbeweise. Als letztes wird ein Protokoll konstruiert, das die Gruppenwirkung auf einer Menge von supersingulären elliptischen Kurven ausnutzt. Diese Instanziierung ist ein vielsprechender Kandidat für quantenresistente Kryptographie.
- TextdokumentDaten mit Personenbezug als insolvenzrechtlicher Vermögenswert – Zur insolvenzrechtlichen Behandlung und Verwertung des Vermögens von Unternehmen der Digitalwirtschaft(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Hodgson, NicolasDDaten stellen die Rechtsordnung seit geraumer Zeit vor erhebliche Herausforderungen. Wegen ihrer immateriellen und technologischen Besonderheiten stoßen die klassischen rechtlichen Theorien auf verschiedenen Ebenen an ihre Grenzen. Besonders der Umgang mit gescheiterten Geschäftsmodellen, die eine Datenverarbeitung zum Gegenstand haben, wirft große Probleme auf. Bislang lässt sich kein einheitliches rechtliches Konzept für die Zuordnung des wirtschaftlichen Werts von Daten ausmachen. Es ist daher unklar, wie ein Insolvenzverwalter mit Daten, insbesondere solchen mit Personenbezug, umgehen kann und darf. Fraglich ist, ob sie überhaupt zur Gläubigerbefriedigung zur Verfügung stehen und ob sie verwertet, also verkauft werden dürfen. Die vorliegende Untersuchung bietet einen Leitfaden, mithilfe dessen die vielzähligen aus dem Ineinanderwirken von Insolvenzrecht, „Datenrecht“ und Datenschutzrecht resultierenden Problematiken nach aktueller Rechtslage bewältigt werden können.
- TextdokumentErklärbarkeitsstufen für die Mensch-KI-Interaktion in Visueller Textanalyse(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) El-Assady, MennatallahIn dieser Dissertation wird untersucht, wie verschiedene Interessengruppen in die Lage versetzt werden können, mit künstlichen Intelligenzmodellen zu interagieren, um gemeinsam Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Insbesondere geht es um die Frage, wie die Erklärbarkeit so gestaltet werden kann, dass sie auf die jeweiligen Bedürfnisse und den Wissensstand der Beteiligten zugeschnitten wird. Um diese Themen zu erforschen, wurde das Verfahren der mixed-initiative Modelloptimierung von Inhalten und Themen gewählt, da es eine erhebliche Herausforderung für viele Wissenschaftler darstellt. Noch wichtiger ist jedoch, dass dieses Problem einer Mehrzieloptimierung unterliegt, bei der die verfügbaren automatischen Qualitätsmetriken nicht unbedingt auf die menschliche Intuition abgestimmt sind. Diese Doktorarbeit stellt vier visuelle Textanalysetechniken vor, die eine solche Mensch-KI-Interaktion ermöglichen, wobei der Schwerpunkt auf der Unterstützung des Verhaltens, der Diagnose und der Optimierung von Topic Models liegt.
- TextdokumentMethodenentwicklung für die groß angelegte Vorhersage und Modellierung von Protein-Protein-Wechselwirkungen(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Elsayed, HadeerProtein-Protein-Interaktionen (PPIs), die für zahlreiche biologische Prozesse entscheidend sind, stellen die Biowissenschaften vor große Herausforderungen. Meine Dissertation befasste sich mit der Vorhersage und dreidimensionalen Modellierung von PPIs auf Proteomebene in vier verschiedenen Projekten. Zunächst haben wir experimentelle und rechnerische Methoden zur Charakterisierung von PPIs im Hochdurchsatzverfahren untersucht. Zweitens befassten wir uns mit den Herausforderungen des evolutionären Kopplungsansatzes EVcomplex, indem wir seine Überschaubarkeit um das Fünffache auf das Proteom von Escherichia coli (E. coli) und auf eukaryotische Interaktionen erweiterten. Darüber hinaus haben wir eine neuartige Pipeline für die automatisierte Strukturanalyse von groß angelegten Vernetzungsdaten entwickelt und sie zur Erforschung des menschlichen endolysosomalen Kompartiments eingesetzt. Schließlich haben wir ein neuartiges Framework, XLEC, entwickelt, das spärliche Daten aus Quervernetzungen (XL) und evolutionärer Kopplung (EC) für eine effiziente Charakterisierung von PPIs integriert. Diese Forschungsarbeit löst erfolgreich die Herausforderungen bei der Charakterisierung von PPIs und bietet neue Einblicke in die komplizierte Landschaft der Proteininteraktionen.
- TextdokumentEffiziente Zustandsverwaltung mit Persistentem Speicher(Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24), 2024) Benson, LawrenceIn dieser Arbeit untersuchen wir persistenten Speicher (PMem) in Form von Intel Optane als neue grundlegende Technologie in der Speicherhierarchie für Datenmanagement. Dazu evaluieren wir zuerst die Performance von PMem in einer Vielzahl von Serverkonfigurationen. Darauf aufbauend zeigen wir, wie PMem-spezifische Zugriffsmuster in einem Key-Value-Store (names Viper) zu signifikanten Performancevorteilen gegenüber bisherigen Systemen führen. Wir übertragen diese Erkenntnisse auf Datenstromverarbeitung und zeigen, wie mit Hilfe von PMem sowohl Datenpersistenz als auch hohe Performance erreicht werden können. Abschließend diskutieren wir, wie Erkenntnisse aus der PMem-Forschung auf zukünftige Mehrschicht-Speichertechnologien wie CXL übertragen werden können und wie dadurch die Forschungsergebnisse trotz der Einstellung der Entwicklung von Optane ihre Relevanz behalten. Zusammenfassend zeigen wir einerseits, dass PMem signifikante Leistungsvorteile für Datenverwaltung bietet und andererseits, wie PMem in solchen Systemen eingesetzt werden muss, um optimale Leistung zu erreichen.