TY - GEN A1 - Panzer, Marcel A1 - Bender, Benedict A1 - Gronau, Norbert T1 - Deep reinforcement learning in production planning and control BT - A systematic literature review T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Increasingly fast development cycles and individualized products pose major challenges for today's smart production systems in times of industry 4.0. The systems must be flexible and continuously adapt to changing conditions while still guaranteeing high throughputs and robustness against external disruptions. Deep reinforcement learning (RL) algorithms, which already reached impressive success with Google DeepMind's AlphaGo, are increasingly transferred to production systems to meet related requirements. Unlike supervised and unsupervised machine learning techniques, deep RL algorithms learn based on recently collected sensorand process-data in direct interaction with the environment and are able to perform decisions in real-time. As such, deep RL algorithms seem promising given their potential to provide decision support in complex environments, as production systems, and simultaneously adapt to changing circumstances. While different use-cases for deep RL emerged, a structured overview and integration of findings on their application are missing. To address this gap, this contribution provides a systematic literature review of existing deep RL applications in the field of production planning and control as well as production logistics. From a performance perspective, it became evident that deep RL can beat heuristics significantly in their overall performance and provides superior solutions to various industrial use-cases. Nevertheless, safety and reliability concerns must be overcome before the widespread use of deep RL is possible which presumes more intensive testing of deep RL in real world applications besides the already ongoing intensive simulations. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 198 KW - deep reinforcement learning KW - machine learning KW - production planning KW - production control KW - systematic literature review Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-605722 SN - 2701-6277 SN - 1867-5808 ER - TY - GEN A1 - Panzer, Marcel A1 - Bender, Benedict A1 - Gronau, Norbert T1 - Neural agent-based production planning and control BT - an architectural review T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Nowadays, production planning and control must cope with mass customization, increased fluctuations in demand, and high competition pressures. Despite prevailing market risks, planning accuracy and increased adaptability in the event of disruptions or failures must be ensured, while simultaneously optimizing key process indicators. To manage that complex task, neural networks that can process large quantities of high-dimensional data in real time have been widely adopted in recent years. Although these are already extensively deployed in production systems, a systematic review of applications and implemented agent embeddings and architectures has not yet been conducted. The main contribution of this paper is to provide researchers and practitioners with an overview of applications and applied embeddings and to motivate further research in neural agent-based production. Findings indicate that neural agents are not only deployed in diverse applications, but are also increasingly implemented in multi-agent environments or in combination with conventional methods — leveraging performances compared to benchmarks and reducing dependence on human experience. This not only implies a more sophisticated focus on distributed production resources, but also broadening the perspective from a local to a global scale. Nevertheless, future research must further increase scalability and reproducibility to guarantee a simplified transfer of results to reality. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 172 KW - production planning and control KW - machine learning KW - neural networks KW - systematic literature review KW - taxonomy Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-604777 SN - 1867-5808 ER - TY - THES A1 - Lilienkamp, Henning T1 - Enhanced computational approaches for data-driven characterization of earthquake ground motion and rapid earthquake impact assessment T1 - Fortgeschrittene Berechnungsansätze für die datengestützte Charakterisierung von Erdbeben-Bodenbewegungen und die schnelle Einschätzung von Erdbebenauswirkungen N2 - Rapidly growing seismic and macroseismic databases and simplified access to advanced machine learning methods have in recent years opened up vast opportunities to address challenges in engineering and strong motion seismology from novel, datacentric perspectives. In this thesis, I explore the opportunities of such perspectives for the tasks of ground motion modeling and rapid earthquake impact assessment, tasks with major implications for long-term earthquake disaster mitigation. In my first study, I utilize the rich strong motion database from the Kanto basin, Japan, and apply the U-Net artificial neural network architecture to develop a deep learning based ground motion model. The operational prototype provides statistical estimates of expected ground shaking, given descriptions of a specific earthquake source, wave propagation paths, and geophysical site conditions. The U-Net interprets ground motion data in its spatial context, potentially taking into account, for example, the geological properties in the vicinity of observation sites. Predictions of ground motion intensity are thereby calibrated to individual observation sites and earthquake locations. The second study addresses the explicit incorporation of rupture forward directivity into ground motion modeling. Incorporation of this phenomenon, causing strong, pulse like ground shaking in the vicinity of earthquake sources, is usually associated with an intolerable increase in computational demand during probabilistic seismic hazard analysis (PSHA) calculations. I suggest an approach in which I utilize an artificial neural network to efficiently approximate the average, directivity-related adjustment to ground motion predictions for earthquake ruptures from the 2022 New Zealand National Seismic Hazard Model. The practical implementation in an actual PSHA calculation demonstrates the efficiency and operational readiness of my model. In a follow-up study, I present a proof of concept for an alternative strategy in which I target the generalizing applicability to ruptures other than those from the New Zealand National Seismic Hazard Model. In the third study, I address the usability of pseudo-intensity reports obtained from macroseismic observations by non-expert citizens for rapid impact assessment. I demonstrate that the statistical properties of pseudo-intensity collections describing the intensity of shaking are correlated with the societal impact of earthquakes. In a second step, I develop a probabilistic model that, within minutes of an event, quantifies the probability of an earthquake to cause considerable societal impact. Under certain conditions, such a quick and preliminary method might be useful to support decision makers in their efforts to organize auxiliary measures for earthquake disaster response while results from more elaborate impact assessment frameworks are not yet available. The application of machine learning methods to datasets that only partially reveal characteristics of Big Data, qualify the majority of results obtained in this thesis as explorative insights rather than ready-to-use solutions to real world problems. The practical usefulness of this work will be better assessed in the future by applying the approaches developed to growing and increasingly complex data sets. N2 - Das rapide Wachstum seismischer und makroseismischer Datenbanken und der vereinfachte Zugang zu fortschrittlichen Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens haben in den letzen Jahren die datenfokussierte Betrachtung von Fragestellungen in der Seismologie ermöglicht. In dieser Arbeit erforsche ich das Potenzial solcher Betrachtungsweisen im Hinblick auf die Modellierung erdbebenbedingter Bodenerschütterungen und der raschen Einschätzung von gesellschaftlichen Erdbebenauswirkungen, Disziplinen von erheblicher Bedeutung für den langfristigen Erdbebenkatastrophenschutz in seismisch aktiven Regionen. In meiner ersten Studie nutze ich die Vielzahl an Bodenbewegungsdaten aus der Kanto Region in Japan, sowie eine spezielle neuronale Netzwerkarchitektur (U-Net) um ein Bodenbewegungsmodell zu entwickeln. Der einsatzbereite Prototyp liefert auf Basis der Charakterisierung von Erdbebenherden, Wellenausbreitungspfaden und Bodenbeschaffenheiten statistische Schätzungen der zu erwartenden Bodenerschütterungen. Das U-Net interpretiert Bodenbewegungsdaten im räumlichen Kontext, sodass etwa die geologischen Beschaffenheiten in der Umgebung von Messstationen mit einbezogen werden können. Auch die absoluten Koordinaten von Erdbebenherden und Messstationen werden berücksichtigt. Die zweite Studie behandelt die explizite Berücksichtigung richtungsabhängiger Verstärkungseffekte in der Bodenbewegungsmodellierung. Obwohl solche Effekte starke, impulsartige Erschütterungen in der Nähe von Erdbebenherden erzeugen, die eine erhebliche seismische Beanspruchung von Gebäuden darstellen, wird deren explizite Modellierung in der seismischen Gefährdungsabschätzung aufgrund des nicht vertretbaren Rechenaufwandes ausgelassen. Mit meinem, auf einem neuronalen Netzwerk basierenden, Ansatz schlage ich eine Methode vor, umdieses Vorhaben effizient für Erdbebenszenarien aus dem neuseeländischen seismischen Gefährdungsmodell für 2022 (NSHM) umzusetzen. Die Implementierung in einer seismischen Gefährdungsrechnung unterstreicht die Praktikabilität meines Modells. In einer anschließenden Machbarkeitsstudie untersuche ich einen alternativen Ansatz der auf die Anwendbarkeit auf beliebige Erdbebeszenarien abzielt. Die abschließende dritte Studie befasst sich mit dem potenziellen Nutzen der von makroseismischen Beobachtungen abgeleiteten pseudo-Erschütterungsintensitäten für die rasche Abschätzung von gesellschaftlichen Erdbebenauswirkungen. Ich zeige, dass sich aus den Merkmalen solcher Daten Schlussfolgerungen über die gesellschaftlichen Folgen eines Erdbebens ableiten lassen. Basierend darauf formuliere ich ein statistisches Modell, welches innerhalb weniger Minuten nach einem Erdbeben die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten beachtlicher gesellschaftlicher Auswirkungen liefert. Ich komme zu dem Schluss, dass ein solches Modell, unter bestimmten Bedingungen, hilfreich sein könnte, um EntscheidungsträgerInnen in ihren Bestrebungen Hilfsmaßnahmen zu organisieren zu unterstützen. Die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens auf Datensätze die sich nur begrenzt als Big Data charakterisieren lassen, qualifizieren die Mehrheit der Ergebnisse dieser Arbeit als explorative Einblicke und weniger als einsatzbereite Lösungen für praktische Fragestellungen. Der praktische Nutzen dieser Arbeit wird sich in erst in Zukunft an der Anwendung der erarbeiteten Ansätze auf wachsende und zunehmend komplexe Datensätze final abschätzen lassen. KW - seismology KW - machine learning KW - deep learning KW - ground motion modeling KW - seismic hazard KW - rapid earthquake impact assessment KW - geophysics KW - Deep Learning KW - Geophysik KW - Bodenbewegungsmodellierung KW - maschinelles Lernen KW - schnelle Einschätzung von Erdbebenauswirkungen KW - seismische Gefährdung KW - Seismologie Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-631954 ER - TY - RPRT A1 - Andres, Maximilian T1 - Equilibrium selection in infinitely repeated games with communication T2 - CEPA Discussion Papers N2 - The present paper proposes a novel approach for equilibrium selection in the infinitely repeated prisoner’s dilemma where players can communicate before choosing their strategies. This approach yields a critical discount factor that makes different predictions for cooperation than the usually considered sub-game perfect or risk dominance critical discount factors. In laboratory experiments, we find that our factor is useful for predicting cooperation. For payoff changes where the usually considered factors and our factor make different predictions, the observed cooperation is consistent with the predictions based on our factor. T3 - CEPA Discussion Papers - 75 KW - cooperation KW - communication KW - infinitely repeated game KW - machine learning Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-631800 SN - 2628-653X IS - 75 ER - TY - JOUR A1 - Wulff, Peter A1 - Mientus, Lukas A1 - Nowak, Anna A1 - Borowski, Andreas T1 - KI-basierte Auswertung von schriftlichen Unterrichtsreflexionen im Fach Physik und automatisierte Rückmeldung JF - PSI-Potsdam: Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019-2023) (Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 3) N2 - Für die Entwicklung professioneller Handlungskompetenzen angehender Lehrkräfte stellt die Unterrichtsreflexion ein wichtiges Instrument dar, um Theoriewissen und Praxiserfahrungen in Beziehung zu setzen. Die Auswertung von Unterrichtsreflexionen und eine entsprechende Rückmeldung stellt Forschende und Dozierende allerdings vor praktische wie theoretische Herausforderungen. Im Kontext der Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Methoden bieten hier neue Potenziale. Der Beitrag stellt überblicksartig zwei Teilstudien vor, die mit Hilfe von KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen untersuchen, inwieweit eine Auswertung von Unterrichtsreflexionen angehender Physiklehrkräfte auf Basis eines theoretisch abgeleiteten Reflexionsmodells und die automatisierte Rückmeldung hierzu möglich sind. Dabei wurden unterschiedliche Ansätze des maschinellen Lernens verwendet, um modellbasierte Klassifikation und Exploration von Themen in Unterrichtsreflexionen umzusetzen. Die Genauigkeit der Ergebnisse wurde vor allem durch sog. Große Sprachmodelle gesteigert, die auch den Transfer auf andere Standorte und Fächer ermöglichen. Für die fachdidaktische Forschung bedeuten sie jedoch wiederum neue Herausforderungen, wie etwa systematische Verzerrungen und Intransparenz von Entscheidungen. Dennoch empfehlen wir, die Potenziale der KI-basierten Methoden gründlicher zu erforschen und konsequent in der Praxis (etwa in Form von Webanwendungen) zu implementieren. N2 - For the development of professional competencies in pre-service teachers, reflection on teaching experiences is proposed as an important tool to link theoretical knowledge and practice. However, evaluating reflections and providing appropriate feedback poses challenges of both theoretical and practical nature to researchers and educators. Methods associated with artificial intelligence research offer new potentials to discover patterns in complex datasets like reflections, as well as to evaluate these automatically and create feedback. In this article, we provide an overview of two sub-studies that investigate, using artificial intelligence methods such as machine learning, to what extent an evaluation of reflections of pre-service physics teachers based on a theoretically derived reflection model and automated feedback are possible. Across the sub-studies, different machine learning approaches were used to implement model-based classification and exploration of topics in reflections. Large language models in particular increase the accuracy of the results and allow for transfer to other locations and disciplines. However, entirely new challenges arise for educational research in relation to large language models, such as systematic biases and lack of transparency in decisions. Despite these uncertainties, we recommend further exploring the potentials of artificial intelligence-based methods and implementing them consistently in practice (for example, in the form of web applications). KW - Künstliche Intelligenz KW - Maschinelles Lernen KW - Natural Language Processing KW - Reflexion KW - Professionalisierung KW - artificial intelligence KW - machine learning KW - natural language processing KW - reflexion KW - professionalization Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-616363 SN - 978-3-86956-568-2 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 3 SP - 103 EP - 115 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Najafi, Pejman T1 - Leveraging data science & engineering for advanced security operations T1 - Der Einsatz von Data Science & Engineering für fortschrittliche Security Operations N2 - The Security Operations Center (SOC) represents a specialized unit responsible for managing security within enterprises. To aid in its responsibilities, the SOC relies heavily on a Security Information and Event Management (SIEM) system that functions as a centralized repository for all security-related data, providing a comprehensive view of the organization's security posture. Due to the ability to offer such insights, SIEMS are considered indispensable tools facilitating SOC functions, such as monitoring, threat detection, and incident response. Despite advancements in big data architectures and analytics, most SIEMs fall short of keeping pace. Architecturally, they function merely as log search engines, lacking the support for distributed large-scale analytics. Analytically, they rely on rule-based correlation, neglecting the adoption of more advanced data science and machine learning techniques. This thesis first proposes a blueprint for next-generation SIEM systems that emphasize distributed processing and multi-layered storage to enable data mining at a big data scale. Next, with the architectural support, it introduces two data mining approaches for advanced threat detection as part of SOC operations. First, a novel graph mining technique that formulates threat detection within the SIEM system as a large-scale graph mining and inference problem, built on the principles of guilt-by-association and exempt-by-reputation. The approach entails the construction of a Heterogeneous Information Network (HIN) that models shared characteristics and associations among entities extracted from SIEM-related events/logs. Thereon, a novel graph-based inference algorithm is used to infer a node's maliciousness score based on its associations with other entities in the HIN. Second, an innovative outlier detection technique that imitates a SOC analyst's reasoning process to find anomalies/outliers. The approach emphasizes explainability and simplicity, achieved by combining the output of simple context-aware univariate submodels that calculate an outlier score for each entry. Both approaches were tested in academic and real-world settings, demonstrating high performance when compared to other algorithms as well as practicality alongside a large enterprise's SIEM system. This thesis establishes the foundation for next-generation SIEM systems that can enhance today's SOCs and facilitate the transition from human-centric to data-driven security operations. N2 - In einem Security Operations Center (SOC) werden alle sicherheitsrelevanten Prozesse, Daten und Personen einer Organisation zusammengefasst. Das Herzstück des SOCs ist ein Security Information and Event Management (SIEM)-System, welches als zentraler Speicher aller sicherheitsrelevanten Daten fungiert und einen Überblick über die Sicherheitslage einer Organisation geben kann. SIEM-Systeme sind unverzichtbare Werkzeuge für viele SOC-Funktionen wie Monitoring, Threat Detection und Incident Response. Trotz der Fortschritte bei Big-Data-Architekturen und -Analysen können die meisten SIEMs nicht mithalten. Sie fungieren nur als Protokollsuchmaschine und unterstützen keine verteilte Data Mining und Machine Learning. In dieser Arbeit wird zunächst eine Blaupause für die nächste Generation von SIEM-Systemen vorgestellt, welche Daten verteilt, verarbeitet und in mehreren Schichten speichert, damit auch Data Mining im großen Stil zu ermöglichen. Zudem werden zwei Data Mining-Ansätze vorgeschlagen, mit denen auch anspruchsvolle Bedrohungen erkannt werden können. Der erste Ansatz ist eine neue Graph-Mining-Technik, bei der SIEM-Daten als Graph strukturiert werden und Reputationsinferenz mithilfe der Prinzipien guiltby-association (Kontaktschuld) und exempt-by-reputation (Reputationsbefreiung) implementiert wird. Der Ansatz nutzt ein heterogenes Informationsnetzwerk (HIN), welches gemeinsame Eigenschaften und Assoziationen zwischen Entitäten aus Event Logs verknüpft. Des Weiteren ermöglicht ein neuer Inferenzalgorithmus die Bestimmung der Schädlichkeit eines Kontos anhand seiner Verbindungen zu anderen Entitäten im HIN. Der zweite Ansatz ist eine innovative Methode zur Erkennung von Ausreißern, die den Entscheidungsprozess eines SOC-Analysten imitiert. Diese Methode ist besonders einfach und interpretierbar, da sie einzelne univariate Teilmodelle kombiniert, die sich jeweils auf eine kontextualisierte Eigenschaft einer Entität beziehen. Beide Ansätze wurden sowohl akademisch als auch in der Praxis getestet und haben im Vergleich mit anderen Methoden auch in großen Unternehmen eine hohe Qualität bewiesen. Diese Arbeit bildet die Grundlage für die nächste Generation von SIEM-Systemen, welche den Übergang von einer personalzentrischen zu einer datenzentrischen Perspektive auf SOCs ermöglichen. KW - cybersecurity KW - endpoint security KW - threat detection KW - intrusion detection KW - apt KW - advanced threats KW - advanced persistent threat KW - zero-day KW - security analytics KW - data-driven KW - data mining KW - data science KW - anomaly detection KW - outlier detection KW - graph mining KW - graph inference KW - machine learning KW - Advanced Persistent Threats KW - fortschrittliche Angriffe KW - Anomalieerkennung KW - APT KW - Cyber-Sicherheit KW - Data-Mining KW - Data-Science KW - datengetrieben KW - Endpunktsicherheit KW - Graphableitung KW - Graph-Mining KW - Einbruchserkennung KW - Machine-Learning KW - Ausreißererkennung KW - Sicherheitsanalyse KW - Bedrohungserkennung KW - 0-day Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-612257 ER - TY - THES A1 - Smirnov, Artem T1 - Understanding the dynamics of the near-earth space environment utilizing long-term satellite observations T1 - Verständnis der Dynamik der erdnahen Weltraumumgebung mit Hilfe von Langzeit-Satellitenbeobachtungen N2 - The near-Earth space environment is a highly complex system comprised of several regions and particle populations hazardous to satellite operations. The trapped particles in the radiation belts and ring current can cause significant damage to satellites during space weather events, due to deep dielectric and surface charging. Closer to Earth is another important region, the ionosphere, which delays the propagation of radio signals and can adversely affect navigation and positioning. In response to fluctuations in solar and geomagnetic activity, both the inner-magnetospheric and ionospheric populations can undergo drastic and sudden changes within minutes to hours, which creates a challenge for predicting their behavior. Given the increasing reliance of our society on satellite technology, improving our understanding and modeling of these populations is a matter of paramount importance. In recent years, numerous spacecraft have been launched to study the dynamics of particle populations in the near-Earth space, transforming it into a data-rich environment. To extract valuable insights from the abundance of available observations, it is crucial to employ advanced modeling techniques, and machine learning methods are among the most powerful approaches available. This dissertation employs long-term satellite observations to analyze the processes that drive particle dynamics, and builds interdisciplinary links between space physics and machine learning by developing new state-of-the-art models of the inner-magnetospheric and ionospheric particle dynamics. The first aim of this thesis is to investigate the behavior of electrons in Earth's radiation belts and ring current. Using ~18 years of electron flux observations from the Global Positioning System (GPS), we developed the first machine learning model of hundreds-of-keV electron flux at Medium Earth Orbit (MEO) that is driven solely by solar wind and geomagnetic indices and does not require auxiliary flux measurements as inputs. We then proceeded to analyze the directional distributions of electrons, and for the first time, used Fourier sine series to fit electron pitch angle distributions (PADs) in Earth's inner magnetosphere. We performed a superposed epoch analysis of 129 geomagnetic storms during the Van Allen Probes era and demonstrated that electron PADs have a strong energy-dependent response to geomagnetic activity. Additionally, we showed that the solar wind dynamic pressure could be used as a good predictor of the PAD dynamics. Using the observed dependencies, we created the first PAD model with a continuous dependence on L, magnetic local time (MLT) and activity, and developed two techniques to reconstruct near-equatorial electron flux observations from low-PA data using this model. The second objective of this thesis is to develop a novel model of the topside ionosphere. To achieve this goal, we collected observations from five of the most widely used ionospheric missions and intercalibrated these data sets. This allowed us to use these data jointly for model development, validation, and comparison with other existing empirical models. We demonstrated, for the first time, that ion density observations by Swarm Langmuir Probes exhibit overestimation (up to ~40-50%) at low and mid-latitudes on the night side, and suggested that the influence of light ions could be a potential cause of this overestimation. To develop the topside model, we used 19 years of radio occultation (RO) electron density profiles, which were fitted with a Chapman function with a linear dependence of scale height on altitude. This approximation yields 4 parameters, namely the peak density and height of the F2-layer and the slope and intercept of the linear scale height trend, which were modeled using feedforward neural networks (NNs). The model was extensively validated against both RO and in-situ observations and was found to outperform the International Reference Ionosphere (IRI) model by up to an order of magnitude. Our analysis showed that the most substantial deviations of the IRI model from the data occur at altitudes of 100-200 km above the F2-layer peak. The developed NN-based ionospheric model reproduces the effects of various physical mechanisms observed in the topside ionosphere and provides highly accurate electron density predictions. This dissertation provides an extensive study of geospace dynamics, and the main results of this work contribute to the improvement of models of plasma populations in the near-Earth space environment. N2 - Die erdnahe Weltraumumgebung ist ein hochkomplexes System, das aus mehreren Regionen und Partikelpopulationen besteht, die für den Satellitenbetrieb gefährlich sind. Die in den Strahlungsgürteln und dem Ringstrom gefangenen Teilchen können bei Weltraumwetterereignissen aufgrund der tiefen dielektrischen und oberflächlichen Aufladung erhebliche Schäden an Satelliten verursachen. Näher an der Erde liegt eine weitere wichtige Region, die Ionosphäre, die die Ausbreitung von Funksignalen verzögert und die Navigation und Positionsbestimmung beeinträchtigen kann. Als Reaktion auf Fluktuationen der solaren und geomagnetischen Aktivität können sowohl die Populationen der inneren Magnetosphäre als auch der Ionosphäre innerhalb von Minuten bis Stunden drastische und plötzliche Veränderungen erfahren, was eine Herausforderung für die Vorhersage ihres Verhaltens darstellt. Angesichts der zunehmenden Abhängigkeit unserer Gesellschaft von der Satellitentechnologie ist ein besseres Verständnis und eine bessere Modellierung dieser Populationen von größter Bedeutung. In den letzten Jahren wurden zahlreiche Raumsonden gestartet, um die Dynamik von Partikelpopulationen im erdnahen Weltraum zu untersuchen, was diesen in eine datenreiche Umgebung verwandelt hat. Um aus der Fülle der verfügbaren Beobachtungen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist der Einsatz fortschrittlicher Modellierungstechniken unabdingbar, und Methoden des maschinellen Lernens gehören zu den leistungsfähigsten verfügbaren Ansätzen. Diese Dissertation nutzt langfristige Satellitenbeobachtungen, um die Prozesse zu analysieren, die die Teilchendynamik antreiben, und schafft interdisziplinäre Verbindungen zwischen Weltraumphysik und maschinellem Lernen, indem sie neue hochmoderne Modelle der innermagnetosphärischen und ionosphärischen Teilchendynamik entwickelt. Das erste Ziel dieser Arbeit ist es, das Verhalten von Elektronen im Strahlungsgürtel und Ringstrom der Erde zu untersuchen. Unter Verwendung von ~18 Jahren Elektronenflussbeobachtungen des Global Positioning System (GPS) haben wir das erste maschinelle Lernmodell des Elektronenflusses im mittleren Erdorbit (MEO) entwickelt, das ausschließlich durch Sonnenwind und geomagnetische Indizes gesteuert wird und keine zusätzlichen Flussmessungen als Eingaben benötigt. Anschließend analysierten wir die Richtungsverteilungen der Elektronen und verwendeten zum ersten Mal Fourier-Sinus-Reihen, um die Elektronen-Stellwinkelverteilungen (PADs) in der inneren Magnetosphäre der Erde zu bestimmen. Wir führten eine epochenübergreifende Analyse von 129 geomagnetischen Stürmen während der Van-Allen-Sonden-Ära durch und zeigten, dass die Elektronen-PADs eine starke energieabhängige Reaktion auf die geomagnetische Aktivität haben. Außerdem konnten wir zeigen, dass der dynamische Druck des Sonnenwindes als guter Prädiktor für die PAD-Dynamik verwendet werden kann. Anhand der beobachteten Abhängigkeiten haben wir das erste PAD-Modell mit einer kontinuierlichen Abhängigkeit von L, der magnetischen Ortszeit (MLT) und der Aktivität erstellt und zwei Techniken entwickelt, um die Beobachtungen des äquatornahen Elektronenflusses aus Daten mit niedrigem Luftdruck mit Hilfe dieses Modells zu rekonstruieren. Das zweite Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen Modells der Topside-Ionosphäre. Um dieses Ziel zu erreichen, haben wir Beobachtungen von fünf der meistgenutzten Ionosphärenmissionen gesammelt und diese Datensätze interkalibriert. So konnten wir diese Daten gemeinsam für die Modellentwicklung, die Validierung und den Vergleich mit anderen bestehenden empirischen Modellen nutzen. Wir haben zum ersten Mal gezeigt, dass die Ionendichtebeobachtungen von Swarm-Langmuir-Sonden in niedrigen und mittleren Breiten auf der Nachtseite eine Überschätzung (bis zu ~40-50%) aufweisen, und haben vorgeschlagen, dass der Einfluss leichter Ionen eine mögliche Ursache für diese Überschätzung sein könnte. Zur Entwicklung des Oberseitenmodells wurden 19 Jahre lang Elektronendichteprofile aus der Radio-Okkultation (RO) verwendet, die mit einer Chapman-Funktion mit einer linearen Abhängigkeit der Skalenhöhe von der Höhe angepasst wurden. Aus dieser Näherung ergeben sich 4 Parameter, nämlich die Spitzendichte und die Höhe der F2-Schicht sowie die Steigung und der Achsenabschnitt des linearen Trends der Skalenhöhe, die mit Hilfe von neuronalen Feedforward-Netzwerken (NN) modelliert wurden. Das Modell wurde sowohl anhand von RO- als auch von In-situ-Beobachtungen umfassend validiert und übertrifft das Modell der Internationalen Referenz-Ionosphäre (IRI). Unsere Analyse zeigte, dass die größten Abweichungen des IRI-Modells von den Daten in Höhen von 100-200 km über der F2-Schichtspitze auftreten. Das entwickelte NN-basierte Ionosphärenmodell reproduziert die Auswirkungen verschiedener physikalischer Mechanismen, die in der Topside-Ionosphäre beobachtet werden, und liefert sehr genaue Vorhersagen der Elektronendichte. Diese Dissertation bietet eine umfassende Untersuchung der Dynamik in der Geosphäre, und die wichtigsten Ergebnisse dieser Arbeit tragen zur Verbesserung der Modelle von Plasmapopulationen in der erdnahen Weltraumumgebung bei. KW - Ionosphere KW - radiation belts KW - ring current KW - space physics KW - empirical modeling KW - machine learning KW - gradient boosting KW - neural networks KW - Ionosphäre KW - empirische Modellierung KW - Gradient Boosting KW - maschinelles Lernen KW - neuronale Netze KW - Strahlungsgürtel KW - Ringstrom KW - Weltraumphysik Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-613711 ER - TY - THES A1 - Zali, Zahra T1 - Volcanic tremor analysis based on advanced signal processing concepts including music information retrieval (MIR) strategies N2 - Volcanoes are one of the Earth’s most dynamic zones and responsible for many changes in our planet. Volcano seismology aims to provide an understanding of the physical processes in volcanic systems and anticipate the style and timing of eruptions by analyzing the seismic records. Volcanic tremor signals are usually observed in the seismic records before or during volcanic eruptions. Their analysis contributes to evaluate the evolving volcanic activity and potentially predict eruptions. Years of continuous seismic monitoring now provide useful information for operational eruption forecasting. The continuously growing amount of seismic recordings, however, poses a challenge for analysis, information extraction, and interpretation, to support timely decision making during volcanic crises. Furthermore, the complexity of eruption processes and precursory activities makes the analysis challenging. A challenge in studying seismic signals of volcanic origin is the coexistence of transient signal swarms and long-lasting volcanic tremor signals. Separating transient events from volcanic tremors can, therefore, contribute to improving our understanding of the underlying physical processes. Some similar issues (data reduction, source separation, extraction, and classification) are addressed in the context of music information retrieval (MIR). The signal characteristics of acoustic and seismic recordings comprise a number of similarities. This thesis is going beyond classical signal analysis techniques usually employed in seismology by exploiting similarities of seismic and acoustic signals and building the information retrieval strategy on the expertise developed in the field of MIR. First, inspired by the idea of harmonic–percussive separation (HPS) in musical signal processing, I have developed a method to extract harmonic volcanic tremor signals and to detect transient events from seismic recordings. This provides a clean tremor signal suitable for tremor investigation along with a characteristic function suitable for earthquake detection. Second, using HPS algorithms, I have developed a noise reduction technique for seismic signals. This method is especially useful for denoising ocean bottom seismometers, which are highly contaminated by noise. The advantage of this method compared to other denoising techniques is that it doesn’t introduce distortion to the broadband earthquake waveforms, which makes it reliable for different applications in passive seismological analysis. Third, to address the challenge of extracting information from high-dimensional data and investigating the complex eruptive phases, I have developed an advanced machine learning model that results in a comprehensive signal processing scheme for volcanic tremors. Using this method seismic signatures of major eruptive phases can be automatically detected. This helps to provide a chronology of the volcanic system. Also, this model is capable to detect weak precursory volcanic tremors prior to the eruption, which could be used as an indicator of imminent eruptive activity. The extracted patterns of seismicity and their temporal variations finally provide an explanation for the transition mechanism between eruptive phases. N2 - Vulkane gehören zu den dynamischsten Zonen der Erde und sind für viele Veränderungen auf unserem Planeten verantwortlich. Die Vulkanseismologie zielt darauf ab, physikalischen Prozesse in Vulkansystemen besser zu verstehen und die Art und den Zeitpunkt von Eruptionen durch die Analyse der seismischen Aufzeichnungen vorherzusagen. Die Signale vulkanischer Tremore werden normalerweise vor oder während Vulkanausbrüchen beobachtet und müssen überwacht werden, um die vulkanische Aktivität zu bewerten. Die Untersuchung vulkanischer Tremore ist ein wichtiger Teil der Vulkanüberwachung, die darauf abzielt, Anzeichen für das Erwachen oder Wiedererwachen von Vulkanen zu erkennen und möglicherweise Ausbrüche vorherzusagen. Mehrere Dekaden kontinuierlicher seismischer Überwachung liefern nützliche Informationen für die operative Eruptionsvorhersage. Die ständig wachsende Menge an seismischen Aufzeichnungen stellt jedoch eine Herausforderung für die Analyse, Informationsextraktion und Interpretation für die zeitnahe Entscheidungsfindung während Vulkankrisen dar. Darüber hinaus erschweren die Komplexität der Eruptionsprozesse und Vorläuferaktivitäten die Analyse. Eine Herausforderung bei der Untersuchung seismischer Signale vulkanischen Ursprungs ist die Koexistenz von transienten Signalschwärmen und lang anhaltenden vulkanischen Tremoren. Die Trennung dieser beiden Signaltypen kann daher dazu beitragen, unser Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Prozesse zu verbessern. Einige ähnliche Probleme (Datenreduktion, Quellentrennung, Extraktion und Klassifizierung) werden im Zusammenhang mit Music Information Retrieval (MIR, dt. Etwa Musik-Informationsabruf) behandelt. Die Signaleigenschaften von akustischen und seismischen Aufzeichnungen weisen eine Reihe von Gemeinsamkeiten auf. Ich gehe über die klassischen Signalanalysetechniken hinaus, die normalerweise in der Seismologie verwendet werden, indem ich die Ähnlichkeiten von seismischen und akustischen Signalen und das Fachwissen aus dem Gebiet der MIR zur Informationsgewinnung nutze. Inspiriert von der Idee der harmonisch-perkussiven Trennung (HPS) in der musikalischen Signalverarbeitung habe ich eine Methode entwickelt, mit der harmonische vulkanische Erschütterungssignale extrahiert und transiente Ereignisse aus seismischen Aufzeichnungen erkannt werden können. Dies liefert ein sauberes Tremorsignal für die Tremoruntersuchung, sowie eine charakteristischen Funktion, die für die Erdbebenerkennung geeignet ist. Weiterhin habe ich unter Verwendung von HPS-Algorithmen eine Rauschunterdrückungstechnik für seismische Signale entwickelt. Diese kann zum Beispiel verwendet werden, um klarere Signale an Meeresbodenseismometern zu erhalten, die sonst durch zu starkes Rauschen überdeckt sind. Der Vorteil dieser Methode im Vergleich zu anderen Denoising-Techniken besteht darin, dass sie keine Verzerrung in der Breitbandantwort der Erdbebenwellen einführt, was sie für verschiedene Anwendungen in der passiven seismologischen Analyse zuverlässiger macht. Um Informationen aus hochdimensionalen Daten zu extrahieren und komplexe Eruptionsphasen zu untersuchen, habe ich ein fortschrittliches maschinelles Lernmodell entwickelt, aus dem ein umfassendes Signalverarbeitungsschema für vulkanische Erschütterungen abgeleitet werden kann. Mit dieser Methode können automatisch seismische Signaturen größerer Eruptionsphasen identifizieren werden. Dies ist nützlich, um die Chronologie eines Vulkansystems zu verstehen. Außerdem ist dieses Modell in der Lage, schwache vulkanische Vorläuferbeben zu erkennen, die als Indikator für bevorstehende Eruptionsaktivität verwendet werden könnten. Basierend auf den extrahierten Seismizitätsmustern und ihren zeitlichen Variationen liefere ich eine Erklärung für den Übergangsmechanismus zwischen verschiedenen Eruptionsphasen. KW - seismic signal processing KW - machine learning KW - volcano seismology KW - music information retrieval KW - noise reduction Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-610866 ER - TY - THES A1 - Mientus, Lukas T1 - Reflexion und Reflexivität T1 - Reflection and reflexivity BT - Befunde reflexionsbezogener Dispositionen BT - findings of reflection-related amplifiers and filters N2 - Reflexion gilt in der Lehrkräftebildung als eine Schlüsselkategorie der professionellen Entwicklung. Entsprechend wird auf vielfältige Weise die Qualität reflexionsbezogener Kompetenzen untersucht. Eine Herausforderung hierbei kann in der Annahme bestehen, von der Analyse schriftlicher Reflexionen unmittelbar auf die Reflexivität einer Person zu schließen, da Reflexion stets kontextspezifisch als Abbild reflexionsbezogener Argumentationsprozesse angesehen werden sollte und reflexionsbezogenen Dispositionen unterliegt. Auch kann die Qualität einer Reflexion auf mehreren Dimensionen bewertet werden, ohne quantifizierbare, absolute Aussagen treffen zu können. Daher wurden im Rahmen einer Physik-Videovignette N = 134 schriftliche Fremdreflexionen verfasst und kontextspezifische reflexionsbezogene Dispositionen erhoben. Expert*innen erstellten theoriegeleitet Qualitätsbewertungen zur Breite, Tiefe, Kohärenz und Spezifität eines jeden Reflexionstextes. Unter Verwendung computerbasierter Klassifikations- und Analyseverfahren wurden weitere Textmerkmale erhoben. Mittels explorativer Faktorenanalyse konnten die Faktoren Qualität, Quantität und Deskriptivität gefunden werden. Da alle konventionell eingeschätzten Qualitätsbewertungen durch einen Faktor repräsentiert wurden, konnte ein maximales Qualitätskorrelat kalkuliert werden, zu welchem jede schriftliche Fremdreflexion im Rahmen der vorliegenden Vignette eine computerbasiert bestimmbare Distanz aufweist. Diese Distanz zum maximalen Qualitätskorrelat konnte validiert werden und kann die Qualität der schriftlichen Reflexionen unabhängig von menschlichen Ressourcen quantifiziert repräsentieren. Abschließend konnte identifiziert werden, dass ausgewählte Dispositionen in unterschiedlichem Maße mit der Reflexionsqualität zusammenhängen. So konnten beispielsweise bezogen auf das Physik-Fachwissen minimale Zusammenhänge identifiziert werden, wohingegen Werthaltung sowie wahrgenommene Unterrichtsqualität eng mit der Qualität einer schriftlichen Reflexion in Verbindung stehen können. Es wird geschlussfolgert, dass reflexionsbezogene Dispositionen moderierenden Einfluss auf Reflexionen nehmen können. Es wird empfohlen bei der Erhebung von Reflexion mit dem Ziel der Kompetenzmessung ausgewählte Dispositionen mit zu erheben. Weiter verdeutlicht diese Arbeit die Möglichkeit, aussagekräftige Quantifizierungen auch in der Analyse komplexer Konstrukte vorzunehmen. Durch computerbasierte Qualitätsabschätzungen können objektive und individuelle Analysen und differenzierteres automatisiertes Feedback ermöglicht werden. N2 - Reflection is considered as a key category of professional development in teacher education. Thus, the quality of reflection-related performance has been studied in a variety of ways. To derive teacher's reflection-related personal Pedagogical Content Knowledge (PCK) from the analysis of a written reflection (reflection-related enacted PCK) seems to be challenging. The enactment of reflection-related personal PCK is context-specific and should be seen as a manifestation under the influence of Amplifiers & Filters. Also, it is difficult to make quantifiable statements of reasoning quality in a written reflection without using stage models or categorical scoring. Therefore, N = 134 (preservice) physics teachers wrote a reflection text in the context of a video vignette and answered items related to context-specific reflection-related dispositions. Experts rated the quality of each reflection text according to the breadth, depth, coherence, and specificity. Using computer-based classification and analysis, additional text features were extracted. An exploratory factor analysis was used to reduce date to the factors quality, quantity, and descriptiveness of a written reflection. Cause experts’ quality ratings were represented by just one factor, a maximum quality-correlate for the present vignette was calculated. Each written reflection was determined a distance to this maximum computer-based. This quality index was validated and can represent the quality of the written reflections in a quantified way without the need of human expertise. Finally, it could be identified that selected Amplifiers & Filters are related to the reflection quality. For example, minimal correlations could be identified with respect to physics content knowledge, whereas values and perceived teaching quality can be closely related to the quality of a written reflection. It is concluded that reflection-related Amplifiers & Filters can have a measurable influence on reflection-related enacted PCK. It is recommended to include measurements of Amplifiers & Filters in each research of reflection with the aim of measuring competence. Further, this work illustrates the possibility of meaningful quantification even in the analysis of complex constructs. Computer-based quality assessments can enable objective and individualized analyses and more differentiated automated feedback. KW - Reflexion KW - Reflexivität KW - Physikdidaktik KW - pedagogical content knowledge KW - refined consensus model KW - machine learning Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-610003 ER - TY - THES A1 - Seleem, Omar T1 - Towards urban pluvial flood mapping using data-driven models T1 - Kartierung städtischer Überschwemmungen mit datengesteuerten Modellen N2 - Casualties and damages from urban pluvial flooding are increasing. Triggered by short, localized, and intensive rainfall events, urban pluvial floods can occur anywhere, even in areas without a history of flooding. Urban pluvial floods have relatively small temporal and spatial scales. Although cumulative losses from urban pluvial floods are comparable, most flood risk management and mitigation strategies focus on fluvial and coastal flooding. Numerical-physical-hydrodynamic models are considered the best tool to represent the complex nature of urban pluvial floods; however, they are computationally expensive and time-consuming. These sophisticated models make large-scale analysis and operational forecasting prohibitive. Therefore, it is crucial to evaluate and benchmark the performance of other alternative methods. The findings of this cumulative thesis are represented in three research articles. The first study evaluates two topographic-based methods to map urban pluvial flooding, fill–spill–merge (FSM) and topographic wetness index (TWI), by comparing them against a sophisticated hydrodynamic model. The FSM method identifies flood-prone areas within topographic depressions while the TWI method employs maximum likelihood estimation to calibrate a TWI threshold (τ) based on inundation maps from the 2D hydrodynamic model. The results point out that the FSM method outperforms the TWI method. The study highlights then the advantage and limitations of both methods. Data-driven models provide a promising alternative to computationally expensive hydrodynamic models. However, the literature lacks benchmarking studies to evaluate the different models' performance, advantages and limitations. Model transferability in space is a crucial problem. Most studies focus on river flooding, likely due to the relative availability of flow and rain gauge records for training and validation. Furthermore, they consider these models as black boxes. The second study uses a flood inventory for the city of Berlin and 11 predictive features which potentially indicate an increased pluvial flooding hazard to map urban pluvial flood susceptibility using a convolutional neural network (CNN), an artificial neural network (ANN) and the benchmarking machine learning models random forest (RF) and support vector machine (SVM). I investigate the influence of spatial resolution on the implemented models, the models' transferability in space and the importance of the predictive features. The results show that all models perform well and the RF models are superior to the other models within and outside the training domain. The models developed using fine spatial resolution (2 and 5 m) could better identify flood-prone areas. Finally, the results point out that aspect is the most important predictive feature for the CNN models, and altitude is for the other models. While flood susceptibility maps identify flood-prone areas, they do not represent flood variables such as velocity and depth which are necessary for effective flood risk management. To address this, the third study investigates data-driven models' transferability to predict urban pluvial floodwater depth and the models' ability to enhance their predictions using transfer learning techniques. It compares the performance of RF (the best-performing model in the previous study) and CNN models using 12 predictive features and output from a hydrodynamic model. The findings in the third study suggest that while CNN models tend to generalise and smooth the target function on the training dataset, RF models suffer from overfitting. Hence, RF models are superior for predictions inside the training domains but fail outside them while CNN models could control the relative loss in performance outside the training domains. Finally, the CNN models benefit more from transfer learning techniques than RF models, boosting their performance outside training domains. In conclusion, this thesis has evaluated both topographic-based methods and data-driven models to map urban pluvial flooding. However, further studies are crucial to have methods that completely overcome the limitation of 2D hydrodynamic models. N2 - Die Zahl der Todesopfer und Schäden durch Überschwemmungen in Städten nimmt zu. Ausgelöst durch kurze, lokal begrenzte und intensive Niederschlagsereignisse können urbane pluviale Überschwemmungen überall auftreten - sogar in Gebieten, in denen es in der Vergangenheit keine Überschwemmungen gab. Urbane pluviale Überschwemmungen haben eine relativ geringe zeitliche und räumliche Ausdehnung. Obwohl die kumulativen Verluste durch urbane pluviale Überschwemmungen vergleichbar sind, konzentrieren sich die meisten Hochwasserrisikomanagement- und -minderungsstrategien auf Fluss- und Küstenüberschwemmungen. Numerisch-physikalisch-hydrodynamische Modelle gelten als das beste Instrument zur Darstellung der komplexen Natur städtischer pluvialer Überschwemmungen; sie sind jedoch rechenintensiv und zeitaufwändig. Diese anspruchsvollen Modelle machen groß angelegte Analysen und operationelle Vorhersagen unerschwinglich. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Leistung anderer Methoden zu bewerten und zu vergleichen, die komplexe hydrodynamische Modelle ersetzen könnten. Die Ergebnisse dieser kumulativen Arbeit werden in drei Forschungsartikeln dargestellt. In der ersten Studie bewerte ich zwei topografiebasierte Methoden zur Kartierung von Überschwemmungen in Städten, die Fill-Spill-Merge-Methode (FSM) und den topografischen Nässeindex (TWI), indem ich sie mit einem hochentwickelten hydrodynamischen Modell vergleiche. Die FSM-Methode identifiziert überschwemmungsgefährdete Gebiete innerhalb topografischer Senken, während die TWI-Methode eine Maximum-Likelihood-Schätzung verwendet, um einen TWI-Schwellenwert (τ) auf der Grundlage von Überschwemmungskarten aus dem hydrodynamischen 2D-Modell zu kalibrieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die FSM-Methode die TWI-Methode übertrifft. Anschließend werden die Vorteile und Grenzen beider Methoden aufgezeigt. Datengesteuerte Modelle stellen eine vielversprechende Alternative zu rechenintensiven hydrodynamischen Modellen dar. In der Literatur fehlt es jedoch an Benchmarking-Studien zur Bewertung der Leistung, Vorteile und Grenzen der verschiedenen Modelle. Die räumliche Übertragbarkeit von Modellen ist ein entscheidendes Problem. Die meisten Studien konzentrieren sich auf Flussüberschwemmungen, was wahrscheinlich auf die relative Verfügbarkeit von Abfluss- und Regenmesserdaten für Training und Validierung zurückzuführen ist. Außerdem betrachten sie diese Modelle als Black Boxes. In der zweiten Studie verwende ich ein Hochwasserinventar für die Stadt Berlin und 11 prädiktive Merkmale, die potenziell auf eine erhöhte pluviale Hochwassergefahr hinweisen, um die Anfälligkeit für pluviale Überschwemmungen in Städten zu kartieren. Dazu verwende ich ein Faltungsneuronales Netzwerk (CNN), ein Künstliches Neuronales Netzwerk (ANN) und die Benchmarking-Modelle Random Forest (RF) und Support Vector Machine (SVM). Ich untersuche den Einfluss der räumlichen Auflösung auf die implementierten Modelle, die Übertragbarkeit der Modelle im Raum und die Bedeutung der prädiktiven Merkmale. Die Ergebnisse zeigen, dass alle Modelle gut abschneiden und die RF-Modelle den anderen Modellen innerhalb und außerhalb des Trainingsbereichs überlegen sind. Die Modelle, die mit feiner räumlicher Auflösung (2 und 5 m) entwickelt wurden, konnten hochwassergefährdete Gebiete besser identifizieren. Schließlich zeigen die Ergebnisse, dass der Aspekt das wichtigste Vorhersagemerkmal für die CNN-Modelle ist, und die Höhe für die anderen Modelle. Während Hochwasseranfälligkeitskarten überschwemmungsgefährdete Gebiete identifizieren, stellen sie keine Hochwasservariablen wie Geschwindigkeit und Wassertiefe dar, die für ein effektives Hochwasserrisikomanagement notwendig sind. Um dieses Problem anzugehen, untersuche ich in der dritten Studie die Übertragbarkeit datengesteuerter Modelle auf die Vorhersage der Überschwemmungstiefe in städtischen Gebieten und die Fähigkeit der Modelle, ihre Vorhersagen durch Transfer-Learning-Techniken zu verbessern. Ich vergleiche die Leistung von RF- (das beste Modell in der vorherigen Studie) und CNN-Modellen anhand von 12 Vorhersagemerkmalen und den Ergebnissen eines hydrodynamischen Modells. Die Ergebnisse der dritten Studie deuten darauf hin, dass CNN-Modelle dazu neigen, die Zielfunktion auf dem Trainingsdatensatz zu verallgemeinern und zu glätten, während RF-Modelle unter Overfitting leiden. Daher sind RF-Modelle für Vorhersagen innerhalb der Trainingsbereiche überlegen, versagen aber außerhalb davon, während CNN-Modelle den relativen Leistungsverlust außerhalb der Trainingsdomänen kontrollieren können. Schließlich profitieren die CNN-Modelle mehr von Transfer-Learning-Techniken als RF-Modelle, was ihre Leistung außerhalb der Trainingsbereiche erhöht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass in dieser Arbeit sowohl topografiebasierte Methoden als auch datengesteuerte Modelle zur Kartierung von Überschwemmungen in Städten bewertet wurden. Weitere Studien sind jedoch von entscheidender Bedeutung, um Methoden zu entwickeln, die die Beschränkungen von 2D-hydrodynamischen Modellen vollständig überwinden. KW - urban pluvial flood KW - machine learning KW - deep learning KW - topography KW - tiefes Lernen KW - maschinelles Lernen KW - Topographie KW - städtische Überschwemmungen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-598137 ER - TY - BOOK A1 - Weber, Benedikt T1 - Human pose estimation for decubitus prophylaxis T1 - Verwendung von Posenabschätzung zur Dekubitusprophylaxe N2 - Decubitus is one of the most relevant diseases in nursing and the most expensive to treat. It is caused by sustained pressure on tissue, so it particularly affects bed-bound patients. This work lays a foundation for pressure mattress-based decubitus prophylaxis by implementing a solution to the single-frame 2D Human Pose Estimation problem. For this, methods of Deep Learning are employed. Two approaches are examined, a coarse-to-fine Convolutional Neural Network for direct regression of joint coordinates and a U-Net for the derivation of probability distribution heatmaps. We conclude that training our models on a combined dataset of the publicly available Bodies at Rest and SLP data yields the best results. Furthermore, various preprocessing techniques are investigated, and a hyperparameter optimization is performed to discover an improved model architecture. Another finding indicates that the heatmap-based approach outperforms direct regression. This model achieves a mean per-joint position error of 9.11 cm for the Bodies at Rest data and 7.43 cm for the SLP data. We find that it generalizes well on data from mattresses other than those seen during training but has difficulties detecting the arms correctly. Additionally, we give a brief overview of the medical data annotation tool annoto we developed in the bachelor project and furthermore conclude that the Scrum framework and agile practices enhanced our development workflow. N2 - Dekubitus ist eine der relevantesten Krankheiten in der Krankenpflege und die kostspieligste in der Behandlung. Sie wird durch anhaltenden Druck auf Gewebe verursacht, betrifft also insbesondere bettlägerige Patienten. Diese Arbeit legt eine Grundlage für druckmatratzenbasierte Dekubitusprophylaxe, indem eine Lösung für das Einzelbild-2D-Posenabschätzungsproblem implementiert wird. Dafür werden Methoden des tiefen Lernens verwendet. Zwei Ansätze, basierend auf einem Gefalteten Neuronalen grob-zu-fein Netzwerk zur direkten Regression der Gelenkkoordinaten und auf einem U-Netzwerk zur Ableitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungsbildern, werden untersucht. Wir schlussfolgern, dass das Training unserer Modelle auf einem kombinierten Datensatz, bestehend aus den frei verfügbaren Bodies at Rest und SLP Daten, die besten Ergebnisse liefert. Weiterhin werden diverse Vorverarbeitungsverfahren untersucht und eine Hyperparameteroptimierung zum Finden einer verbesserten Modellarchitektur durchgeführt. Der wahrscheinlichkeitsverteilungsbasierte Ansatz übertrifft die direkte Regression. Dieses Modell erreicht einen durchschnittlichen Pro-Gelenk-Positionsfehler von 9,11 cm auf den Bodies at Rest und von 7,43 cm auf den SLP Daten. Wir sehen, dass es gut auf Daten anderer als der im Training verwendeten Matratzen funktioniert, aber Schwierigkeiten mit der korrekten Erkennung der Arme hat. Weiterhin geben wir eine kurze Übersicht des medizinischen Datenannotationstools annoto, welches wir im Zusammenhang mit dem Bachelorprojekt entwickelt haben, und schlussfolgern außerdem, dass Scrum und agile Praktiken unseren Entwicklungsprozess verbessert haben. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 153 KW - machine learning KW - deep learning KW - convolutional neural networks KW - pose estimation KW - decubitus KW - telemedicine KW - maschinelles Lernen KW - tiefes Lernen KW - gefaltete neuronale Netze KW - Posenabschätzung KW - Dekubitus KW - Telemedizin Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-567196 SN - 978-3-86956-551-4 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 153 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Rana, Kaushik A1 - Mohapatra, Durga Prasad A1 - Sidorova, Julia A1 - Lundberg, Lars A1 - Sköld, Lars A1 - Lopes Grim, Luís Fernando A1 - Sampaio Gradvohl, André Leon A1 - Cremerius, Jonas A1 - Siegert, Simon A1 - Weltzien, Anton von A1 - Baldi, Annika A1 - Klessascheck, Finn A1 - Kalancha, Svitlana A1 - Lichtenstein, Tom A1 - Shaabani, Nuhad A1 - Meinel, Christoph A1 - Friedrich, Tobias A1 - Lenzner, Pascal A1 - Schumann, David A1 - Wiese, Ingmar A1 - Sarna, Nicole A1 - Wiese, Lena A1 - Tashkandi, Araek Sami A1 - van der Walt, Estée A1 - Eloff, Jan H. P. A1 - Schmidt, Christopher A1 - Hügle, Johannes A1 - Horschig, Siegfried A1 - Uflacker, Matthias A1 - Najafi, Pejman A1 - Sapegin, Andrey A1 - Cheng, Feng A1 - Stojanovic, Dragan A1 - Stojnev Ilić, Aleksandra A1 - Djordjevic, Igor A1 - Stojanovic, Natalija A1 - Predic, Bratislav A1 - González-Jiménez, Mario A1 - de Lara, Juan A1 - Mischkewitz, Sven A1 - Kainz, Bernhard A1 - van Hoorn, André A1 - Ferme, Vincenzo A1 - Schulz, Henning A1 - Knigge, Marlene A1 - Hecht, Sonja A1 - Prifti, Loina A1 - Krcmar, Helmut A1 - Fabian, Benjamin A1 - Ermakova, Tatiana A1 - Kelkel, Stefan A1 - Baumann, Annika A1 - Morgenstern, Laura A1 - Plauth, Max A1 - Eberhard, Felix A1 - Wolff, Felix A1 - Polze, Andreas A1 - Cech, Tim A1 - Danz, Noel A1 - Noack, Nele Sina A1 - Pirl, Lukas A1 - Beilharz, Jossekin Jakob A1 - De Oliveira, Roberto C. L. A1 - Soares, Fábio Mendes A1 - Juiz, Carlos A1 - Bermejo, Belen A1 - Mühle, Alexander A1 - Grüner, Andreas A1 - Saxena, Vageesh A1 - Gayvoronskaya, Tatiana A1 - Weyand, Christopher A1 - Krause, Mirko A1 - Frank, Markus A1 - Bischoff, Sebastian A1 - Behrens, Freya A1 - Rückin, Julius A1 - Ziegler, Adrian A1 - Vogel, Thomas A1 - Tran, Chinh A1 - Moser, Irene A1 - Grunske, Lars A1 - Szárnyas, Gábor A1 - Marton, József A1 - Maginecz, János A1 - Varró, Dániel A1 - Antal, János Benjamin ED - Meinel, Christoph ED - Polze, Andreas ED - Beins, Karsten ED - Strotmann, Rolf ED - Seibold, Ulrich ED - Rödszus, Kurt ED - Müller, Jürgen T1 - HPI Future SOC Lab – Proceedings 2018 N2 - The “HPI Future SOC Lab” is a cooperation of the Hasso Plattner Institute (HPI) and industry partners. Its mission is to enable and promote exchange and interaction between the research community and the industry partners. The HPI Future SOC Lab provides researchers with free of charge access to a complete infrastructure of state of the art hard and software. This infrastructure includes components, which might be too expensive for an ordinary research environment, such as servers with up to 64 cores and 2 TB main memory. The offerings address researchers particularly from but not limited to the areas of computer science and business information systems. Main areas of research include cloud computing, parallelization, and In-Memory technologies. This technical report presents results of research projects executed in 2018. Selected projects have presented their results on April 17th and November 14th 2017 at the Future SOC Lab Day events. N2 - Das Future SOC Lab am HPI ist eine Kooperation des Hasso-Plattner-Instituts mit verschiedenen Industriepartnern. Seine Aufgabe ist die Ermöglichung und Förderung des Austausches zwischen Forschungsgemeinschaft und Industrie. Am Lab wird interessierten Wissenschaftler:innen eine Infrastruktur von neuester Hard- und Software kostenfrei für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt. Dazu zählen Systeme, die im normalen Hochschulbereich in der Regel nicht zu finanzieren wären, bspw. Server mit bis zu 64 Cores und 2 TB Hauptspeicher. Diese Angebote richten sich insbesondere an Wissenschaftler:innen in den Gebieten Informatik und Wirtschaftsinformatik. Einige der Schwerpunkte sind Cloud Computing, Parallelisierung und In-Memory Technologien. In diesem Technischen Bericht werden die Ergebnisse der Forschungsprojekte des Jahres 2018 vorgestellt. Ausgewählte Projekte stellten ihre Ergebnisse am 17. April und 14. November 2018 im Rahmen des Future SOC Lab Tags vor. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 151 KW - Future SOC Lab KW - research projects KW - multicore architectures KW - in-memory technology KW - cloud computing KW - machine learning KW - artifical intelligence KW - Future SOC Lab KW - Forschungsprojekte KW - Multicore Architekturen KW - In-Memory Technologie KW - Cloud Computing KW - maschinelles Lernen KW - künstliche Intelligenz Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-563712 SN - 978-3-86956-547-7 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 151 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Chen, Junchao T1 - A self-adaptive resilient method for implementing and managing the high-reliability processing system T1 - Eine selbstadaptive belastbare Methode zum Implementieren und Verwalten von hochzuverlässigen Verarbeitungssysteme N2 - As a result of CMOS scaling, radiation-induced Single-Event Effects (SEEs) in electronic circuits became a critical reliability issue for modern Integrated Circuits (ICs) operating under harsh radiation conditions. SEEs can be triggered in combinational or sequential logic by the impact of high-energy particles, leading to destructive or non-destructive faults, resulting in data corruption or even system failure. Typically, the SEE mitigation methods are deployed statically in processing architectures based on the worst-case radiation conditions, which is most of the time unnecessary and results in a resource overhead. Moreover, the space radiation conditions are dynamically changing, especially during Solar Particle Events (SPEs). The intensity of space radiation can differ over five orders of magnitude within a few hours or days, resulting in several orders of magnitude fault probability variation in ICs during SPEs. This thesis introduces a comprehensive approach for designing a self-adaptive fault resilient multiprocessing system to overcome the static mitigation overhead issue. This work mainly addresses the following topics: (1) Design of on-chip radiation particle monitor for real-time radiation environment detection, (2) Investigation of space environment predictor, as support for solar particle events forecast, (3) Dynamic mode configuration in the resilient multiprocessing system. Therefore, according to detected and predicted in-flight space radiation conditions, the target system can be configured to use no mitigation or low-overhead mitigation during non-critical periods of time. The redundant resources can be used to improve system performance or save power. On the other hand, during increased radiation activity periods, such as SPEs, the mitigation methods can be dynamically configured appropriately depending on the real-time space radiation environment, resulting in higher system reliability. Thus, a dynamic trade-off in the target system between reliability, performance and power consumption in real-time can be achieved. All results of this work are evaluated in a highly reliable quad-core multiprocessing system that allows the self-adaptive setting of optimal radiation mitigation mechanisms during run-time. Proposed methods can serve as a basis for establishing a comprehensive self-adaptive resilient system design process. Successful implementation of the proposed design in the quad-core multiprocessor shows its application perspective also in the other designs. N2 - Infolge der CMOS-Skalierung wurden strahleninduzierte Einzelereignis-Effekte (SEEs) in elektronischen Schaltungen zu einem kritischen Zuverlässigkeitsproblem für moderne integrierte Schaltungen (ICs), die unter rauen Strahlungsbedingungen arbeiten. SEEs können in der kombinatorischen oder sequentiellen Logik durch den Aufprall hochenergetischer Teilchen ausgelöst werden, was zu destruktiven oder nicht-destruktiven Fehlern und damit zu Datenverfälschungen oder sogar Systemausfällen führt. Normalerweise werden die Methoden zur Abschwächung von SEEs statisch in Verarbeitungsarchitekturen auf der Grundlage der ungünstigsten Strahlungsbedingungen eingesetzt, was in den meisten Fällen unnötig ist und zu einem Ressourcen-Overhead führt. Darüber hinaus ändern sich die Strahlungsbedingungen im Weltraum dynamisch, insbesondere während Solar Particle Events (SPEs). Die Intensität der Weltraumstrahlung kann sich innerhalb weniger Stunden oder Tage um mehr als fünf Größenordnungen ändern, was zu einer Variation der Fehlerwahrscheinlichkeit in ICs während SPEs um mehrere Größenordnungen führt. In dieser Arbeit wird ein umfassender Ansatz für den Entwurf eines selbstanpassenden, fehlerresistenten Multiprozessorsystems vorgestellt, um das Problem des statischen Mitigation-Overheads zu überwinden. Diese Arbeit befasst sich hauptsächlich mit den folgenden Themen: (1) Entwurf eines On-Chip-Strahlungsteilchen Monitors zur Echtzeit-Erkennung von Strahlung Umgebungen, (2) Untersuchung von Weltraumumgebungsprognosen zur Unterstützung der Vorhersage von solaren Teilchen Ereignissen, (3) Konfiguration des dynamischen Modus in einem belastbaren Multiprozessorsystem. Daher kann das Zielsystem je nach den erkannten und vorhergesagten Strahlungsbedingungen während des Fluges so konfiguriert werden, dass es während unkritischer Zeiträume keine oder nur eine geringe Strahlungsminderung vornimmt. Die redundanten Ressourcen können genutzt werden, um die Systemleistung zu verbessern oder Energie zu sparen. In Zeiten erhöhter Strahlungsaktivität, wie z. B. während SPEs, können die Abschwächungsmethoden dynamisch und in Abhängigkeit von der Echtzeit-Strahlungsumgebung im Weltraum konfiguriert werden, was zu einer höheren Systemzuverlässigkeit führt. Auf diese Weise kann im Zielsystem ein dynamischer Kompromiss zwischen Zuverlässigkeit, Leistung und Stromverbrauch in Echtzeit erreicht werden. Alle Ergebnisse dieser Arbeit wurden in einem hochzuverlässigen Quad-Core-Multiprozessorsystem evaluiert, das die selbstanpassende Einstellung optimaler Strahlungsschutzmechanismen während der Laufzeit ermöglicht. Die vorgeschlagenen Methoden können als Grundlage für die Entwicklung eines umfassenden, selbstanpassenden und belastbaren Systementwurfsprozesses dienen. Die erfolgreiche Implementierung des vorgeschlagenen Entwurfs in einem Quad-Core-Multiprozessor zeigt, dass er auch für andere Entwürfe geeignet ist. KW - single event upset KW - solar particle event KW - machine learning KW - self-adaptive multiprocessing system KW - maschinelles Lernen KW - selbstanpassendes Multiprozessorsystem KW - strahleninduzierte Einzelereignis-Effekte KW - Sonnenteilchen-Ereignis Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-583139 ER - TY - GEN A1 - Hecker, Pascal A1 - Steckhan, Nico A1 - Eyben, Florian A1 - Schuller, Björn Wolfgang A1 - Arnrich, Bert T1 - Voice Analysis for Neurological Disorder Recognition – A Systematic Review and Perspective on Emerging Trends T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Reihe der Digital Engineering Fakultät N2 - Quantifying neurological disorders from voice is a rapidly growing field of research and holds promise for unobtrusive and large-scale disorder monitoring. The data recording setup and data analysis pipelines are both crucial aspects to effectively obtain relevant information from participants. Therefore, we performed a systematic review to provide a high-level overview of practices across various neurological disorders and highlight emerging trends. PRISMA-based literature searches were conducted through PubMed, Web of Science, and IEEE Xplore to identify publications in which original (i.e., newly recorded) datasets were collected. Disorders of interest were psychiatric as well as neurodegenerative disorders, such as bipolar disorder, depression, and stress, as well as amyotrophic lateral sclerosis amyotrophic lateral sclerosis, Alzheimer's, and Parkinson's disease, and speech impairments (aphasia, dysarthria, and dysphonia). Of the 43 retrieved studies, Parkinson's disease is represented most prominently with 19 discovered datasets. Free speech and read speech tasks are most commonly used across disorders. Besides popular feature extraction toolkits, many studies utilise custom-built feature sets. Correlations of acoustic features with psychiatric and neurodegenerative disorders are presented. In terms of analysis, statistical analysis for significance of individual features is commonly used, as well as predictive modeling approaches, especially with support vector machines and a small number of artificial neural networks. An emerging trend and recommendation for future studies is to collect data in everyday life to facilitate longitudinal data collection and to capture the behavior of participants more naturally. Another emerging trend is to record additional modalities to voice, which can potentially increase analytical performance. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Reihe der Digital Engineering Fakultät - 13 KW - neurological disorders KW - voice KW - speech KW - everyday life KW - multiple modalities KW - machine learning KW - disorder recognition Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-581019 IS - 13 ER - TY - GEN A1 - Seewann, Lena A1 - Verwiebe, Roland A1 - Buder, Claudia A1 - Fritsch, Nina-Sophie T1 - “Broadcast your gender.” BT - A comparison of four text-based classification methods of German YouTube channels T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Social media platforms provide a large array of behavioral data relevant to social scientific research. However, key information such as sociodemographic characteristics of agents are often missing. This paper aims to compare four methods of classifying social attributes from text. Specifically, we are interested in estimating the gender of German social media creators. By using the example of a random sample of 200 YouTube channels, we compare several classification methods, namely (1) a survey among university staff, (2) a name dictionary method with the World Gender Name Dictionary as a reference list, (3) an algorithmic approach using the website gender-api.com, and (4) a Multinomial Naïve Bayes (MNB) machine learning technique. These different methods identify gender attributes based on YouTube channel names and descriptions in German but are adaptable to other languages. Our contribution will evaluate the share of identifiable channels, accuracy and meaningfulness of classification, as well as limits and benefits of each approach. We aim to address methodological challenges connected to classifying gender attributes for YouTube channels as well as related to reinforcing stereotypes and ethical implications. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 152 KW - text based classification methods KW - gender KW - YouTube KW - machine learning KW - authorship attribution Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-566287 SN - 1867-5808 IS - 152 ER - TY - RPRT A1 - Andres, Maximilian A1 - Bruttel, Lisa Verena A1 - Friedrichsen, Jana T1 - How communication makes the difference between a cartel and tacit collusion BT - a machine learning approach T2 - CEPA Discussion Papers N2 - This paper sheds new light on the role of communication for cartel formation. Using machine learning to evaluate free-form chat communication among firms in a laboratory experiment, we identify typical communication patterns for both explicit cartel formation and indirect attempts to collude tacitly. We document that firms are less likely to communicate explicitly about price fixing and more likely to use indirect messages when sanctioning institutions are present. This effect of sanctions on communication reinforces the direct cartel-deterring effect of sanctions as collusion is more difficult to reach and sustain without an explicit agreement. Indirect messages have no, or even a negative, effect on prices. T3 - CEPA Discussion Papers - 53 KW - cartel KW - collusion KW - communication KW - machine learning KW - experiment Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-562234 SN - 2628-653X ER - TY - THES A1 - Brill, Fabio Alexander T1 - Applications of machine learning and open geospatial data in flood risk modelling N2 - Der technologische Fortschritt erlaubt es, zunehmend komplexe Vorhersagemodelle auf Basis immer größerer Datensätze zu produzieren. Für das Risikomanagement von Naturgefahren sind eine Vielzahl von Modellen als Entscheidungsgrundlage notwendig, z.B. in der Auswertung von Beobachtungsdaten, für die Vorhersage von Gefahrenszenarien, oder zur statistischen Abschätzung der zu erwartenden Schäden. Es stellt sich also die Frage, inwiefern moderne Modellierungsansätze wie das maschinelle Lernen oder Data-Mining in diesem Themenbereich sinnvoll eingesetzt werden können. Zusätzlich ist im Hinblick auf die Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit ein Trend zur Öffnung (open data) zu beobachten. Thema dieser Arbeit ist daher, die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens und frei verfügbarer Geodaten auf dem Gebiet der Hochwasserrisikomodellierung im weiteren Sinne zu untersuchen. Da dieses übergeordnete Thema sehr breit ist, werden einzelne relevante Aspekte herausgearbeitet und detailliert betrachtet. Eine prominente Datenquelle im Bereich Hochwasser ist die satellitenbasierte Kartierung von Überflutungsflächen, die z.B. über den Copernicus Service der Europäischen Union frei zur Verfügung gestellt werden. Große Hoffnungen werden in der wissenschaftlichen Literatur in diese Produkte gesetzt, sowohl für die akute Unterstützung der Einsatzkräfte im Katastrophenfall, als auch in der Modellierung mittels hydrodynamischer Modelle oder zur Schadensabschätzung. Daher wurde ein Fokus in dieser Arbeit auf die Untersuchung dieser Flutmasken gelegt. Aus der Beobachtung, dass die Qualität dieser Produkte in bewaldeten und urbanen Gebieten unzureichend ist, wurde ein Verfahren zur nachträglichenVerbesserung mittels maschinellem Lernen entwickelt. Das Verfahren basiert auf einem Klassifikationsalgorithmus der nur Trainingsdaten von einer vorherzusagenden Klasse benötigt, im konkreten Fall also Daten von Überflutungsflächen, nicht jedoch von der negativen Klasse (trockene Gebiete). Die Anwendung für Hurricane Harvey in Houston zeigt großes Potenzial der Methode, abhängig von der Qualität der ursprünglichen Flutmaske. Anschließend wird anhand einer prozessbasierten Modellkette untersucht, welchen Einfluss implementierte physikalische Prozessdetails auf das vorhergesagte statistische Risiko haben. Es wird anschaulich gezeigt, was eine Risikostudie basierend auf etablierten Modellen leisten kann. Solche Modellketten sind allerdings bereits für Flusshochwasser sehr komplex, und für zusammengesetzte oder kaskadierende Ereignisse mit Starkregen, Sturzfluten, und weiteren Prozessen, kaum vorhanden. Im vierten Kapitel dieser Arbeit wird daher getestet, ob maschinelles Lernen auf Basis von vollständigen Schadensdaten einen direkteren Weg zur Schadensmodellierung ermöglicht, der die explizite Konzeption einer solchen Modellkette umgeht. Dazu wird ein staatlich erhobener Datensatz der geschädigten Gebäude während des schweren El Niño Ereignisses 2017 in Peru verwendet. In diesem Kontext werden auch die Möglichkeiten des Data-Mining zur Extraktion von Prozessverständnis ausgelotet. Es kann gezeigt werden, dass diverse frei verfügbare Geodaten nützliche Informationen für die Gefahren- und Schadensmodellierung von komplexen Flutereignissen liefern, z.B. satellitenbasierte Regenmessungen, topographische und hydrographische Information, kartierte Siedlungsflächen, sowie Indikatoren aus Spektraldaten. Zudem zeigen sich Erkenntnisse zu den Schädigungsprozessen, die im Wesentlichen mit den vorherigen Erwartungen in Einklang stehen. Die maximale Regenintensität wirkt beispielsweise in Städten und steilen Schluchten stärker schädigend, während die Niederschlagssumme in tiefliegenden Flussgebieten und bewaldeten Regionen als aussagekräftiger befunden wurde. Ländliche Gebiete in Peru weisen in der präsentierten Studie eine höhere Vulnerabilität als die Stadtgebiete auf. Jedoch werden auch die grundsätzlichen Grenzen der Methodik und die Abhängigkeit von spezifischen Datensätzen and Algorithmen offenkundig. In der übergreifenden Diskussion werden schließlich die verschiedenen Methoden – prozessbasierte Modellierung, prädiktives maschinelles Lernen, und Data-Mining – mit Blick auf die Gesamtfragestellungen evaluiert. Im Bereich der Gefahrenbeobachtung scheint eine Fokussierung auf neue Algorithmen sinnvoll. Im Bereich der Gefahrenmodellierung, insbesondere für Flusshochwasser, wird eher die Verbesserung von physikalischen Modellen, oder die Integration von prozessbasierten und statistischen Verfahren angeraten. In der Schadensmodellierung fehlen nach wie vor die großen repräsentativen Datensätze, die für eine breite Anwendung von maschinellem Lernen Voraussetzung ist. Daher ist die Verbesserung der Datengrundlage im Bereich der Schäden derzeit als wichtiger einzustufen als die Auswahl der Algorithmen. N2 - Technological progress allows for producing ever more complex predictive models on the basis of increasingly big datasets. For risk management of natural hazards, a multitude of models is needed as basis for decision-making, e.g. in the evaluation of observational data, for the prediction of hazard scenarios, or for statistical estimates of expected damage. The question arises, how modern modelling approaches like machine learning or data-mining can be meaningfully deployed in this thematic field. In addition, with respect to data availability and accessibility, the trend is towards open data. Topic of this thesis is therefore to investigate the possibilities and limitations of machine learning and open geospatial data in the field of flood risk modelling in the broad sense. As this overarching topic is broad in scope, individual relevant aspects are identified and inspected in detail. A prominent data source in the flood context is satellite-based mapping of inundated areas, for example made openly available by the Copernicus service of the European Union. Great expectations are directed towards these products in scientific literature, both for acute support of relief forces during emergency response action, and for modelling via hydrodynamic models or for damage estimation. Therefore, a focus of this work was set on evaluating these flood masks. From the observation that the quality of these products is insufficient in forested and built-up areas, a procedure for subsequent improvement via machine learning was developed. This procedure is based on a classification algorithm that only requires training data from a particular class to be predicted, in this specific case data of flooded areas, but not of the negative class (dry areas). The application for hurricane Harvey in Houston shows the high potential of this method, which depends on the quality of the initial flood mask. Next, it is investigated how much the predicted statistical risk from a process-based model chain is dependent on implemented physical process details. Thereby it is demonstrated what a risk study based on established models can deliver. Even for fluvial flooding, such model chains are already quite complex, though, and are hardly available for compound or cascading events comprising torrential rainfall, flash floods, and other processes. In the fourth chapter of this thesis it is therefore tested whether machine learning based on comprehensive damage data can offer a more direct path towards damage modelling, that avoids explicit conception of such a model chain. For that purpose, a state-collected dataset of damaged buildings from the severe El Niño event 2017 in Peru is used. In this context, the possibilities of data-mining for extracting process knowledge are explored as well. It can be shown that various openly available geodata sources contain useful information for flood hazard and damage modelling for complex events, e.g. satellite-based rainfall measurements, topographic and hydrographic information, mapped settlement areas, as well as indicators from spectral data. Further, insights on damaging processes are discovered, which mainly are in line with prior expectations. The maximum intensity of rainfall, for example, acts stronger in cities and steep canyons, while the sum of rain was found more informative in low-lying river catchments and forested areas. Rural areas of Peru exhibited higher vulnerability in the presented study compared to urban areas. However, the general limitations of the methods and the dependence on specific datasets and algorithms also become obvious. In the overarching discussion, the different methods – process-based modelling, predictive machine learning, and data-mining – are evaluated with respect to the overall research questions. In the case of hazard observation it seems that a focus on novel algorithms makes sense for future research. In the subtopic of hazard modelling, especially for river floods, the improvement of physical models and the integration of process-based and statistical procedures is suggested. For damage modelling the large and representative datasets necessary for the broad application of machine learning are still lacking. Therefore, the improvement of the data basis in the field of damage is currently regarded as more important than the selection of algorithms. KW - flood risk KW - machine learning KW - open data KW - damage modelling KW - data-mining KW - Schadensmodellierung KW - Data-Mining KW - Hochwasserrisiko KW - maschinelles Lernen KW - offene Daten Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555943 ER - TY - THES A1 - Elsaid, Mohamed Esameldin Mohamed T1 - Virtual machines live migration cost modeling and prediction T1 - Modellierung und Vorhersage der Live-Migrationskosten für Virtuelle Maschinen N2 - Dynamic resource management is an essential requirement for private and public cloud computing environments. With dynamic resource management, the physical resources assignment to the cloud virtual resources depends on the actual need of the applications or the running services, which enhances the cloud physical resources utilization and reduces the offered services cost. In addition, the virtual resources can be moved across different physical resources in the cloud environment without an obvious impact on the running applications or services production. This means that the availability of the running services and applications in the cloud is independent on the hardware resources including the servers, switches and storage failures. This increases the reliability of using cloud services compared to the classical data-centers environments. In this thesis we briefly discuss the dynamic resource management topic and then deeply focus on live migration as the definition of the compute resource dynamic management. Live migration is a commonly used and an essential feature in cloud and virtual data-centers environments. Cloud computing load balance, power saving and fault tolerance features are all dependent on live migration to optimize the virtual and physical resources usage. As we will discuss in this thesis, live migration shows many benefits to cloud and virtual data-centers environments, however the cost of live migration can not be ignored. Live migration cost includes the migration time, downtime, network overhead, power consumption increases and CPU overhead. IT admins run virtual machines live migrations without an idea about the migration cost. So, resources bottlenecks, higher migration cost and migration failures might happen. The first problem that we discuss in this thesis is how to model the cost of the virtual machines live migration. Secondly, we investigate how to make use of machine learning techniques to help the cloud admins getting an estimation of this cost before initiating the migration for one of multiple virtual machines. Also, we discuss the optimal timing for a specific virtual machine before live migration to another server. Finally, we propose practical solutions that can be used by the cloud admins to be integrated with the cloud administration portals to answer the raised research questions above. Our research methodology to achieve the project objectives is to propose empirical models based on using VMware test-beds with different benchmarks tools. Then we make use of the machine learning techniques to propose a prediction approach for virtual machines live migration cost. Timing optimization for live migration is also proposed in this thesis based on using the cost prediction and data-centers network utilization prediction. Live migration with persistent memory clusters is also discussed at the end of the thesis. The cost prediction and timing optimization techniques proposed in this thesis could be practically integrated with VMware vSphere cluster portal such that the IT admins can now use the cost prediction feature and timing optimization option before proceeding with a virtual machine live migration. Testing results show that our proposed approach for VMs live migration cost prediction shows acceptable results with less than 20% prediction error and can be easily implemented and integrated with VMware vSphere as an example of a commonly used resource management portal for virtual data-centers and private cloud environments. The results show that using our proposed VMs migration timing optimization technique also could save up to 51% of migration time of the VMs migration time for memory intensive workloads and up to 27% of the migration time for network intensive workloads. This timing optimization technique can be useful for network admins to save migration time with utilizing higher network rate and higher probability of success. At the end of this thesis, we discuss the persistent memory technology as a new trend in servers memory technology. Persistent memory modes of operation and configurations are discussed in detail to explain how live migration works between servers with different memory configuration set up. Then, we build a VMware cluster with persistent memory inside server and also with DRAM only servers to show the live migration cost difference between the VMs with DRAM only versus the VMs with persistent memory inside. N2 - Die dynamische Ressourcenverwaltung ist eine wesentliche Voraussetzung für private und öffentliche Cloud-Computing-Umgebungen. Bei der dynamischen Ressourcenverwaltung hängt die Zuweisung der physischen Ressourcen zu den virtuellen Cloud-Ressourcen vom tatsächlichen Bedarf der Anwendungen oder der laufenden Dienste ab, was die Auslastung der physischen Cloud-Ressourcen verbessert und die Kosten für die angebotenen Dienste reduziert. Darüber hinaus können die virtuellen Ressourcen über verschiedene physische Ressourcen in der Cloud-Umgebung verschoben werden, ohne dass dies einen offensichtlichen Einfluss auf die laufenden Anwendungen oder die Produktion der Dienste hat. Das bedeutet, dass die Verfügbarkeit der laufenden Dienste und Anwendungen in der Cloud unabhängig von den Hardwareressourcen einschließlich der Server, Netzwerke und Speicherausfälle ist. Dies erhöht die Zuverlässigkeit bei der Nutzung von Cloud-Diensten im Vergleich zu klassischen Rechenzentrumsumgebungen. In dieser Arbeit wird das Thema der dynamischen Ressourcenverwaltung kurz erörtert, um sich dann eingehend mit der Live-Migration als Definition der dynamischen Verwaltung von Compute-Ressourcen zu beschäftigen. Live-Migration ist eine häufig verwendete und wesentliche Funktion in Cloud- und virtuellen Rechenzentrumsumgebungen. Cloud-Computing-Lastausgleich, Energiespar- und Fehlertoleranzfunktionen sind alle von der Live-Migration abhängig, um die Nutzung der virtuellen und physischen Ressourcen zu optimieren. Wie wir in dieser Arbeit erörtern werden, zeigt die Live-Migration viele Vorteile für Cloud- und virtuelle Rechenzentrumsumgebungen, jedoch können die Kosten der Live-Migration nicht ignoriert werden. Zu den Kosten der Live-Migration gehören die Migrationszeit, die Ausfallzeit, der Netzwerk-Overhead, der Anstieg des Stromverbrauchs und der CPU-Overhead. IT-Administratoren führen Live-Migrationen von virtuellen Maschinen durch, ohne eine Vorstellung von den Migrationskosten zu haben. So kann es zu Ressourcenengpässen, höheren Migrationskosten und Migrationsfehlern kommen. Das erste Problem, das wir in dieser Arbeit diskutieren, ist, wie man die Kosten der Live-Migration virtueller Maschinen modellieren kann. Zweitens untersuchen wir, wie maschinelle Lerntechniken eingesetzt werden können, um den Cloud-Administratoren zu helfen, eine Schätzung dieser Kosten zu erhalten, bevor die Migration für eine oder mehrere virtuelle Maschinen eingeleitet wird. Außerdem diskutieren wir das optimale Timing für eine bestimmte virtuelle Maschine vor der Live-Migration auf einen anderen Server. Schließlich schlagen wir praktische Lösungen vor, die von den Cloud-Admins verwendet werden können, um in die Cloud-Administrationsportale integriert zu werden, um die oben aufgeworfenen Forschungsfragen zu beantworten. Unsere Forschungsmethodik zur Erreichung der Projektziele besteht darin, empirische Modelle vorzuschlagen, die auf der Verwendung von VMware-Testbeds mit verschiedenen Benchmark-Tools basieren. Dann nutzen wir die Techniken des maschinellen Lernens, um einen Vorhersageansatz für die Kosten der Live-Migration virtueller Maschinen vorzuschlagen. Die Timing-Optimierung für die Live-Migration wird ebenfalls in dieser Arbeit vorgeschlagen, basierend auf der Kostenvorhersage und der Vorhersage der Netzwerkauslastung des Rechenzentrums. Die Live-Migration mit Clustern mit persistentem Speicher wird ebenfalls am Ende der Arbeit diskutiert. Die in dieser Arbeit vorgeschlagenen Techniken zur Kostenvorhersage und Timing-Optimierung könnten praktisch in das VMware vSphere-Cluster-Portal integriert werden, so dass die IT-Administratoren nun die Funktion zur Kostenvorhersage und die Option zur Timing-Optimierung nutzen können, bevor sie mit einer Live-Migration der virtuellen Maschine fortfahren. Die Testergebnisse zeigen, dass unser vorgeschlagener Ansatz für die VMs-Live-Migrationskostenvorhersage akzeptable Ergebnisse mit weniger als 20\% Fehler in der Vorhersagegenauigkeit zeigt und leicht implementiert und in VMware vSphere als Beispiel für ein häufig verwendetes Ressourcenmanagement-Portal für virtuelle Rechenzentren und private Cloud-Umgebungen integriert werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass mit der von uns vorgeschlagenen Technik zur Timing-Optimierung der VMs-Migration auch bis zu 51\% der Migrationszeit für speicherintensive Workloads und bis zu 27\% der Migrationszeit für netzwerkintensive Workloads eingespart werden können. Diese Timing-Optimierungstechnik kann für Netzwerkadministratoren nützlich sein, um Migrationszeit zu sparen und dabei eine höhere Netzwerkrate und eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit zu nutzen. Am Ende dieser Arbeit wird die persistente Speichertechnologie als neuer Trend in der Server-Speichertechnologie diskutiert. Die Betriebsarten und Konfigurationen des persistenten Speichers werden im Detail besprochen, um zu erklären, wie die Live-Migration zwischen Servern mit unterschiedlichen Speicherkonfigurationen funktioniert. Dann bauen wir einen VMware-Cluster mit persistentem Speicher im Server und auch mit Servern nur mit DRAM auf, um den Kostenunterschied bei der Live-Migration zwischen den VMs mit nur DRAM und den VMs mit persistentem Speicher im Server zu zeigen. KW - virtual KW - cloud KW - computing KW - machines KW - live migration KW - machine learning KW - prediction KW - Wolke KW - Computing KW - Live-Migration KW - maschinelles Lernen KW - Maschinen KW - Vorhersage KW - virtuell Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-540013 ER - TY - THES A1 - Lazaridou, Konstantina T1 - Revealing hidden patterns in political news and social media with machine learning T1 - Aufdecken versteckter Muster in politischen Nachrichten und sozialen Medien mit Hilfe von maschinellem Lernen N2 - As part of our everyday life we consume breaking news and interpret it based on our own viewpoints and beliefs. We have easy access to online social networking platforms and news media websites, where we inform ourselves about current affairs and often post about our own views, such as in news comments or social media posts. The media ecosystem enables opinions and facts to travel from news sources to news readers, from news article commenters to other readers, from social network users to their followers, etc. The views of the world many of us have depend on the information we receive via online news and social media. Hence, it is essential to maintain accurate, reliable and objective online content to ensure democracy and verity on the Web. To this end, we contribute to a trustworthy media ecosystem by analyzing news and social media in the context of politics to ensure that media serves the public interest. In this thesis, we use text mining, natural language processing and machine learning techniques to reveal underlying patterns in political news articles and political discourse in social networks. Mainstream news sources typically cover a great amount of the same news stories every day, but they often place them in a different context or report them from different perspectives. In this thesis, we are interested in how distinct and predictable newspaper journalists are, in the way they report the news, as a means to understand and identify their different political beliefs. To this end, we propose two models that classify text from news articles to their respective original news source, i.e., reported speech and also news comments. Our goal is to capture systematic quoting and commenting patterns by journalists and news commenters respectively, which can lead us to the newspaper where the quotes and comments are originally published. Predicting news sources can help us understand the potential subjective nature behind news storytelling and the magnitude of this phenomenon. Revealing this hidden knowledge can restore our trust in media by advancing transparency and diversity in the news. Media bias can be expressed in various subtle ways in the text and it is often challenging to identify these bias manifestations correctly, even for humans. However, media experts, e.g., journalists, are a powerful resource that can help us overcome the vague definition of political media bias and they can also assist automatic learners to find the hidden bias in the text. Due to the enormous technological advances in artificial intelligence, we hypothesize that identifying political bias in the news could be achieved through the combination of sophisticated deep learning modelsxi and domain expertise. Therefore, our second contribution is a high-quality and reliable news dataset annotated by journalists for political bias and a state-of-the-art solution for this task based on curriculum learning. Our aim is to discover whether domain expertise is necessary for this task and to provide an automatic solution for this traditionally manually-solved problem. User generated content is fundamentally different from news articles, e.g., messages are shorter, they are often personal and opinionated, they refer to specific topics and persons, etc. Regarding political and socio-economic news, individuals in online communities make use of social networks to keep their peers up-to-date and to share their own views on ongoing affairs. We believe that social media is also an as powerful instrument for information flow as the news sources are, and we use its unique characteristic of rapid news coverage for two applications. We analyze Twitter messages and debate transcripts during live political presidential debates to automatically predict the topics that Twitter users discuss. Our goal is to discover the favoured topics in online communities on the dates of political events as a way to understand the political subjects of public interest. With the up-to-dateness of microblogs, an additional opportunity emerges, namely to use social media posts and leverage the real-time verity about discussed individuals to find their locations. That is, given a person of interest that is mentioned in online discussions, we use the wisdom of the crowd to automatically track her physical locations over time. We evaluate our approach in the context of politics, i.e., we predict the locations of US politicians as a proof of concept for important use cases, such as to track people that are national risks, e.g., warlords and wanted criminals. N2 - Als festen Bestandteil unseres täglichen Lebens konsumieren wir aktuelle Nachrichten und interpretieren sie basierend auf unseren eigenen Ansichten und Überzeugungen. Wir haben einfachen Zugang zu sozialen Netzwerken und Online-Nachrichtenportalen, auf denen wir uns über aktuelle Angelegenheiten informieren und eigene Ansichten teilen, wie zum Beispiel mit Nachrichtenkommentaren oder Social-Media-Posts. Das Medien-Ökosystem ermöglicht es zum Beispiel, dass Meinungen und Fakten von Nachrichtenquellen zu Lesern, von Kommentatoren zu anderen Lesern oder von Nutzern sozialer Netzwerke zu ihren Anhängern gelangen. Die Weltsicht hängt für viele von uns von Informationen ab, die wir über Online-Nachrichten und soziale Medien erhalten. Hierfür ist es wichtig genaue, zuverlässige und objektive Inhalte zuzusichern, um die Demokratie und Wahrheit im Web gewährleisten zu können. Um zu einem vertrauenswürdigen Medien-Ökosystem beizutragen, analysieren wir Nachrichten und soziale Medien im politischen Kontext und stellen sicher, dass die Medien dem öffentlichen Interesse dienen. In dieser Arbeit verwenden wir Techniken der Computerlinguistik, des maschinellen Lernens und des Text Minings, um zugrunde liegende Muster in politischen Nachrichtenartikel und im politischen Diskurs in sozialen Netzwerken aufzudecken. Mainstream-Nachrichtenquellen decken täglich üb­li­cher­wei­se eine große Anzahl derselben Nachrichten ab, aber sie stellen diese oft in einem anderen Kontext dar oder berichten aus unterschiedlichen Sichtweisen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie individuell und vorhersehbar Zeitungsjournalisten in der Art der Berichterstattung sind, um die unterschiedlichen politischen Überzeugungen zu identifizieren und zu verstehen. Zu diesem Zweck schlagen wir zwei Modelle vor, die Text aus Nachrichtenartikeln klassifizieren und ihrer jeweiligen ursprünglichen Nachrichtenquelle zuordnen, insbesondere basierend auf Zitaten und Nachrichtenkommentaren. Unser Ziel ist es, systematische Zitierungs- und Kommentierungsmuster von Journalisten bzw. Nachrichtenkommentatoren zu erfassen, was uns zu der Zeitung führen kann, in der die Zitate und Kommentare ursprünglich veröffentlicht wurden. Die Vorhersage von Nachrichtenquellen kann uns helfen, die potenziell subjektive Natur hinter dem “Storytelling” und dem Ausmaß dieses Phänomens zu verstehen. Das enthüllen jenes verborgenen Wissens kann unser Vertrauen in die Medien wiederherstellen, indem es Transparenz und Vielfalt in den Nachrichten fördert. Politische Tendenzen in der Medienberichterstattung können textuell auf verschiedene subtile Arten ausgedrückt werden und es ist selbst für Menschen oft schwierig deren Manifestierung korrekt zu identifizieren. Medienexperten wie Journalisten, sind jedoch eine gute Ressource, die uns helfen kann, die vage Definition der politischen Medien Bias zu überwinden und sie können ebenfalls dabei helfen automatischen Modellen beizubringen, versteckten Bias im Text aufzudecken. Aufgrund der enormen technologischen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz nehmen wir an, dass die Identifizierung politischer Vorurteile in den Nachrichten durch die Kombination aus ausgefeilten Deep-Learning-Modellen und Fachkenntnissen erreicht werden kann. Daher ist unser zweiter Beitrag ein qualitativ hochwertiger und zuverlässiger Nachrichtendatensatz, der von Journalisten in Bezug auf politischen Bias annotiert wurde und ein hochmoderner Algorithmus zur Lösung dieser Aufgabe, der auf dem Prinzip des “curriculum learning” basiert. Unser Ziel ist es herauszufinden, ob Domänenwissen für diese Aufgabe erforderlich ist und eine automatische Lösung für dieses traditionell manuell bearbeitete Problem bereitzustellen. Nutzergenerierte Inhalte unterscheiden sich grundlegend von Nachrichtenartikeln. Zum Beispiel sind Botschaften oft kürzer, persönlich und dogmatisch und sie beziehen sich oft auf spezifische Themen und Personen. In Bezug auf politische und sozioökonomische Nachrichten verwenden Individuen oft soziale Netzwerke, um andere Nutzer in ihrer In­te­r­es­sens­grup­pe auf dem Laufenden zu halten und ihre persönlichen Ansichten über aktuelle Angelegenheiten zu teilen. Wir glauben, dass soziale Medien auch ein gleichermaßen leistungsfähiges Instrument für den Informationsfluss sind wie Online-Zeitungen. Daher verwenden wir ihre einzigartige Eigenschaft der schnellen Berichterstattung für zwei Anwendungen. Wir analysieren Twitter-Nachrichten und Transkripte von politischen Live-Debatten zur Präsidentschaftswahl um Themen zu klassifizieren, die von der Nutzergemeinde diskutiert werden. Unser Ziel ist es die bevorzugten Themen zu identifizieren, die in Online-Gemeinschaften zu den Terminen politischer Ereignisse diskutiert werden um die Themen von öffentlichem Interesse zu verstehen. Durch die Aktualität von Microblogs ergibt sich die zusätzliche Möglichkeit Beiträge aus sozialen Medien zu nutzen um Echtzeit-Informationen über besprochene Personen zu finden und ihre physischen Positionen zu bestimmen. Das heißt, bei einer Person von öffentlichem Interesse, die in Online-Diskussionen erwähnt wird, verwenden wir die Schwarmintelligenz der Nutzerbasis, um ihren Standort im Verlauf der Zeit automatisch zu verfolgen. Wir untersuchen unseren Ansatz im politischen Kontext, indem wir die Standorte von US-Politikern während des Präsidentschaftswahlkampfes voraussagen. Mit diesem Ansatz bieten wir eine Machbarkeitsstudie für andere wichtige Anwendungsfälle, beispielsweise um Menschen zu verfolgen, die ein nationales Risiko darstellen, wie Kriegsherren und gesuchte Kriminelle. KW - media bias KW - news KW - politics KW - machine learning KW - maschinelles Lernen KW - Medien Bias KW - Nachrichten KW - Politik Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-502734 ER - TY - GEN A1 - Schmidt, Lennart A1 - Heße, Falk A1 - Attinger, Sabine A1 - Kumar, Rohini T1 - Challenges in applying machine learning models for hydrological inference: a case study for flooding events across Germany T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Machine learning (ML) algorithms are being increasingly used in Earth and Environmental modeling studies owing to the ever-increasing availability of diverse data sets and computational resources as well as advancement in ML algorithms. Despite advances in their predictive accuracy, the usefulness of ML algorithms for inference remains elusive. In this study, we employ two popular ML algorithms, artificial neural networks and random forest, to analyze a large data set of flood events across Germany with the goals to analyze their predictive accuracy and their usability to provide insights to hydrologic system functioning. The results of the ML algorithms are contrasted against a parametric approach based on multiple linear regression. For analysis, we employ a model-agnostic framework named Permuted Feature Importance to derive the influence of models' predictors. This allows us to compare the results of different algorithms for the first time in the context of hydrology. Our main findings are that (1) the ML models achieve higher prediction accuracy than linear regression, (2) the results reflect basic hydrological principles, but (3) further inference is hindered by the heterogeneity of results across algorithms. Thus, we conclude that the problem of equifinality as known from classical hydrological modeling also exists for ML and severely hampers its potential for inference. To account for the observed problems, we propose that when employing ML for inference, this should be made by using multiple algorithms and multiple methods, of which the latter should be embedded in a cross-validation routine. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1193 KW - machine learning KW - inference KW - floods Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-523843 SN - 1866-8372 IS - 5 ER -