TY - GEN A1 - Herzog, Benedict A1 - Hönig, Timo A1 - Schröder-Preikschat, Wolfgang A1 - Plauth, Max A1 - Köhler, Sven A1 - Polze, Andreas T1 - Bridging the Gap BT - Energy-efficient Execution of Software Workloads on Heterogeneous Hardware Components T2 - e-Energy '19: Proceedings of the Tenth ACM International Conference on Future Energy Systems N2 - The recent restructuring of the electricity grid (i.e., smart grid) introduces a number of challenges for today's large-scale computing systems. To operate reliable and efficient, computing systems must adhere not only to technical limits (i.e., thermal constraints) but they must also reduce operating costs, for example, by increasing their energy efficiency. Efforts to improve the energy efficiency, however, are often hampered by inflexible software components that hardly adapt to underlying hardware characteristics. In this paper, we propose an approach to bridge the gap between inflexible software and heterogeneous hardware architectures. Our proposal introduces adaptive software components that dynamically adapt to heterogeneous processing units (i.e., accelerators) during runtime to improve the energy efficiency of computing systems. Y1 - 2019 SN - 978-1-4503-6671-7 U6 - https://doi.org/10.1145/3307772.3330176 SP - 428 EP - 430 PB - Association for Computing Machinery CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Kohler, Ulrich A1 - Pöge, Andreas ED - Diaz-Bone, Rainer ED - Weischer, Christoph T1 - Optimal Matching T2 - Methoden-Lexikon für die Sozialwissenschaften Y1 - 2014 SN - 978-3-531-16629-2 SN - 978-3-531-18889-8 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-531-18889-8_15 SP - 299 EP - 299 PB - Springer CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Köhler, Ralf A1 - Doench, Ingo A1 - Ott, Patrick A1 - Laschewsky, André A1 - Fery, Andreas A1 - Krastev, Rumen T1 - Neutron reflectometry study of swelling of polyelectrolyte multilayers in water vapors : influence of charge density of the polycation N2 - We studied the swelling of polyelectrolyte (PE) multilayers (PEM) in water (H2O) vapors. The PEM were made from polyanion poly(styrene sulfonate) (PSS) and polycation poly(diallyldimethylammonium chloride)-N-methyl-N-vinylacetamide (pDADMAC-NMVA). While PSS is a fully charged polyanion, pDADMAC-NMVA is a random copolymer made of charged pDADMAC and uncharged NMVA monomer units. Variation of the relative amount of these two units allows for controlling the charge density of pDADMAC-NMVA. The degree of swelling was studied as it function of the relative humidity in the experimental chamber (respectively water concentration in the gas phase) for PEM prepared from PSS and pDADMAC-NMVA with their different charge densities - 100%, 89% and 75%. The films were prepared by means of spraying technique and consisted of six PE couples-PSS/pDADMAC-NMVA. Neutron reflectometry was applied as main tool to observe the swelling process. The technique allows to obtain in a single experiment information about film thickness and amount of water in the film. The experiments were complemented with AFM measurements to obtain the thickness of the films. It was found that the Film thickness increases when the charge density of the polycation decreases. The swelling of the PEM increases with the relative humidity and it depends on the charge density of pDADMAC-NMVA. The swelling behavior is 2-fold, splitting up in a charge dependent mode with relatively little volume increase, and a second mode With high volume expansion, which is independent from charge density of PEM. The "swelling transition" occurs for all samples at a relative humidity about 60% and a volume increase of ca. 20%. The results were interpreted according to the Flory-Huggins theory which assumes a phase separation in PEM network at higher water contents. Y1 - 2009 UR - http://pubs.acs.org/journal/langd5 U6 - https://doi.org/10.1021/La901508w SN - 0743-7463 ER - TY - THES A1 - Köhler, Andreas T1 - Recognition and investigation of temporal patterns in seismic wavefields using unsupervised learning techniques T1 - Unüberwachte Erkennung und Untersuchung von zeitlichen Mustern in seismischen Wellenfeldern N2 - Modern acquisition of seismic data on receiver networks worldwide produces an increasing amount of continuous wavefield recordings. Hence, in addition to manual data inspection, seismogram interpretation requires new processing utilities for event detection, signal classification and data visualization. Various machine learning algorithms, which can be adapted to seismological problems, have been suggested in the field of pattern recognition. This can be done either by means of supervised learning using manually defined training data or by unsupervised clustering and visualization. The latter allows the recognition of wavefield patterns, such as short-term transients and long-term variations, with a minimum of domain knowledge. Besides classical earthquake seismology, investigations of temporal patterns in seismic data also concern novel approaches such as noise cross-correlation or ambient seismic vibration analysis in general, which have moved into focus within the last decade. In order to find records suitable for the respective approach or simply for quality control, unsupervised preprocessing becomes important and valuable for large data sets. Machine learning techniques require the parametrization of the data using feature vectors. Applied to seismic recordings, wavefield properties have to be computed from the raw seismograms. For an unsupervised approach, all potential wavefield features have to be considered to reduce subjectivity to a minimum. Furthermore, automatic dimensionality reduction, i.e. feature selection, is required in order to decrease computational cost, enhance interpretability and improve discriminative power. This study presents an unsupervised feature selection and learning approach for the discovery, imaging and interpretation of significant temporal patterns in seismic single-station or network recordings. In particular, techniques permitting an intuitive, quickly interpretable and concise overview of available records are suggested. For this purpose, the data is parametrized by real-valued feature vectors for short time windows using standard seismic analysis tools as feature generation methods, such as frequency-wavenumber, polarization, and spectral analysis. The choice of the time window length is dependent on the expected durations of patterns to be recognized or discriminated. We use Self-Organizing Maps (SOMs) for a data-driven feature selection, visualization and clustering procedure, which is particularly suitable for high-dimensional data sets. Using synthetics composed of Rayleigh and Love waves and three different types of real-world data sets, we show the robustness and reliability of our unsupervised learning approach with respect to the effect of algorithm parameters and data set properties. Furthermore, we approve the capability of the clustering and imaging techniques. For all data, we find improved discriminative power of our feature selection procedure compared to feature subsets manually selected from individual wavefield parametrization methods. In particular, enhanced performance is observed compared to the most favorable individual feature generation method, which is found to be the frequency spectrum. The method is applied to regional earthquake records at the European Broadband Network with the aim to define suitable features for earthquake detection and seismic phase classification. For the latter, we find that a combination of spectral and polarization features favor S wave detection at a single receiver. However, SOM-based visualization of phase discrimination shows that clustering applied to the records of two stations only allows onset or P wave detection, respectively. In order to improve the discrimination of S waves on receiver networks, we recommend to consider additionally the temporal context of feature vectors. The application to continuous recordings of seismicity close to an active volcano (Mount Merapi, Java, Indonesia) shows that two typical volcano-seismic events (VTB and Guguran) can be detected and distinguished by clustering. In contrast, so-called MP events cannot be discriminated. Comparable results are obtained for selected features and recognition rates regarding a previously implemented supervised classification system. Finally, we test the reliability of wavefield clustering to improve common ambient vibration analysis methods such as estimation of dispersion curves and horizontal to vertical spectral ratios. It is found, that in general, the identified short- and long-term patterns have no significant impact on those estimates. However, for individual sites, effects of local sources can be identified. Leaving out the corresponding clusters, yields reduced uncertainties or allows for improving estimation of dispersion curves. N2 - Die Anzahl der weltweit kontinuierlich aufzeichnenden seismischen Messstationen ist in den vergangenen Jahren immer weiter angestiegen. Aus diesem Grund steht eine große Menge von seismischen Datensätzen zu Forschungszwecken zur Verfügung. Insbesondere betrifft dies passive Verfahren zur geologischen Strukturerkundung entweder mittels transienter Ereignisse wie Erdbeben oder unter der Verwendung der permanent vorhandenen natürlichen seismischen Bodenunruhe. Die Bearbeitung dieser Daten erfordert neben der klassischen manuellen Seismogrammanalyse verstärkt auch den Einsatz automatischer Detektionssysteme. Mit Hilfe von überwachten Lernverfahren, d.h. unter Verwendung von seismischen Signalen deren Auftreten bekannt ist, ist es möglich, unbekannte Muster zu klassifizieren. Im Gegensatz dazu hatte die vorliegende Arbeit zum Ziel, ein allgemeines, unüberwachtes Verfahren zur quantitativen Zerlegung seismischer Wellenfelder zu entwickeln. Dies wird mittels einer automatischen Clusterung von Seismogrammzeitfenstern bzw. über die Visualisierung von zeitlichen Mustern auf unterschiedlichen Zeitskalen erreicht. Als unüberwachtes Lernverfahren, das neben der Clusterung auch eine einfach interpretierbare Visualisierung hoch-dimensionaler Datensätze über eine zweidimensionale Darstellung ermöglicht, wurde der Self-organizing-map Algorithmus (SOM) gewählt. Für automatische Lernverfahren ist die Parametrisierung der Seismogramme mittels Merkmalsvektoren erforderlich. Im vorliegenden Fall wurden möglichst viele potentielle Wellenfeldmerkmale unter Verwendung von verschiedenen seismischen Einzel- und Mehrstationsanalyseverfahren für aufeinanderfolgende kurze Zeitfenster berechnet. Um eine datenadaptive und effiziente Parametrisierung zu erreichen, wurde darüberhinaus ein quantitatives Auswahlverfahren für geeignete Merkmale entwickelt, das über einen mehrstufigen Filter bestehend aus einem Signifikanztest und einer SOM-basierenden Korrelationsanalyse redundante und irrelevante Eigenschaften aussortiert. Mit den neu implementierten Techniken wurden verschiedene Arten von seismischen Datensätzen unter Berücksichtigung verschiedener seismologischer Fragestellungen bearbeitet. Die Algorithmen und deren Parameter wurden zunächst intensiv und quantitativ mit Hilfe synthetischer Daten getestet und optimiert. Anschließend wurden reale Aufzeichnungen regionaler Erdbeben und vulkanischer Seismizität verwendet. Im ersten Fall konnten geeignete Merkmale zur Detektion und Klassifizierung von Erdbebenwellenphasen gefunden und die Diskriminierung dieser Signale mit Hilfe der SOM-Darstellung untersucht werden. Unter Verwendung des zweiten Datensatzes wurden Cluster typischer vulkano-seismischer Signale am Vulkan Mount Merapi (Java, Indonesien) detektiert, die sich zur Vorhersage von Eruptionen eignen. Beide Anwendungen haben gezeigt, dass, verglichen mit einzelnen Methoden, automatisch gefundene Kombinationen von Merkmalen verschiedener Parametrisierungsverfahren deutlich bessere Klassifizierungsraten zur Folge haben. Zudem können die Erkenntnisse über die Clusterung von seismischen Signalen dazu verwendet werden, verbesserte automatische Klassifizierungssysteme zu entwickeln. Abschließend wurden Aufzeichnungen der natürlichen seismischen Bodenunruhe bearbeitet. Insbesondere konnte der Einfluss kurzzeitiger und längerfristiger Variationen im Wellenfeld auf Methoden zur passiven Strukturerkundung untersucht werden. Es hat sich gezeigt, dass in einzelnen Fällen tageszeitabhängige Muster und lokale seismische Quellen die Ergebnisse negativ beeinflussen können. Die Wellenfeldzerlegung mittels Clusterung hat es erlaubt, diese Signale zu identifizieren und somit von der Analyse auszuschließen. KW - Seismologie KW - Mustererkennung KW - Unüberwachtes Lernen KW - Seismology KW - Pattern Recognition KW - Unsupervised Learning Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-29702 ER - TY - BOOK A1 - Schubarth, Wilfried A1 - Seidel, Andreas A1 - Mauermeister, Sylvi A1 - Fuhrmann, Michaela A1 - Faaß, Marcel A1 - Niproschke, Saskia A1 - Zylla, Birgitta A1 - Ulbricht, Juliane A1 - Schulze-Reichelt, Friederike A1 - Köhler, Anke A1 - Erdmann, Melinda A1 - Ratzlaff, Olaf A1 - Kottmann, Andrea A1 - Unger, Martin A1 - Dibiasi, Anna A1 - Grzywacz, Małgorzata A1 - Miłkowska, Grażyna A1 - Piorunek, Magdalena A1 - Sałaciński, Lech A1 - Grecmanová, Helena A1 - Dopita, Miroslav A1 - Kantorová, Jana A1 - Wippermann, Melanie A1 - Skopalová, Jitka A1 - V’junova, Natalja Ivanovna A1 - Ivanova, Olga Anatol’evna A1 - Apostolow, Benjamin ED - Schubarth, Wilfried ED - Mauermeister, Sylvi ED - Seidel, Andreas T1 - Studium nach Bologna BT - Befunde und Positionen T3 - Potsdamer Beiträge zur Hochschulforschung N2 - Ziel des vorliegenden dritten Bandes der Potsdamer Beiträge zur Hochschulforschung ist es, ausgewählte Aspekte der Hochschuldebatte um Studium und Lehre zu beleuchten und mit empirischen Befunden zu vertiefen. Im ­Fokus stehen solche aktuellen Debatten wie die Gestaltung des Studieneingangs, die Erhöhung der Beschäftigungsbefähigung, die Qualität der Praktika sowie Probleme der Lehrerbildung. Dabei wird die Hochschuldebatte in Deutschland durch einschlägige Beiträge aus anderen, west- und osteuropäischen Ländern erweitert. Die Reihe versteht sich als Forum verschiedener Akteure aus der Hochschulforschung, die die Diskussion zur Qualitätsentwicklung in Lehre und Studium mit ihren Impulsen aus Analysen und empirischen Ergebnissen bereichern sollen. Der Band richtet sich an alle, die sich für die Entwicklung an Hochschulen interessieren. T3 - Potsdamer Beiträge zur Hochschulforschung - 3 Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-103998 SN - 978-3-86956-399-2 SN - 2192-1075 SN - 2192-1083 IS - 3 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Pirli, Myrto A1 - Hainzl, Sebastian A1 - Schweitzer, Johannes A1 - Köhler, Andreas A1 - Dahm, Torsten T1 - Localised thickening and grounding of an Antarctic ice shelf from tidal triggering and sizing of cryoseismicity JF - Earth & planetary science letters N2 - We observe remarkably periodic patterns of seismicity rates and magnitudes at the Fimbul Ice Shelf, East Antarctica, correlating with the cycles of the ocean tide. Our analysis covers 19 years of continuous seismic recordings from Antarctic broadband stations. Seismicity commences abruptly during austral summer 2011 at a location near the ocean front in a shallow water region. Dozens of highly repetitive events occur in semi-diurnal cycles, with magnitudes and rates fluctuating steadily with the tide. In contrast to the common unpredictability of earthquake magnitudes, the event magnitudes show deterministic trends within single cycles and strong correlations with spring tides and tide height. The events occur quasi-periodically and the highly constrained event sources migrate landwards during rising tide. We show that a simple, mechanical model can explain most of the observations. Our model assumes stick-slip motion on a patch of grounded ice shelf, which is forced by the variations of the ocean-tide height and ice flow. The well fitted observations give new insights into the general process of frictional triggering of earthquakes, while providing independent evidence of variations in ice shelf thickness and grounding. KW - tidally modulated cryogenic seismicity KW - stick-slip motion KW - event recurrence predictability KW - ice-shelf thickness KW - ice-shelf grounding KW - East Antarctica Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1016/j.epsl.2018.09.024 SN - 0012-821X SN - 1385-013X VL - 503 SP - 78 EP - 87 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER -