TY - THES A1 - Repp, Leo T1 - Extending the automatic theorem prover nanoCoP with arithmetic procedures T1 - Erweiterung des automatischen Theorembeweisers nanoCoP um Arithmetik und Gleichheit behandelnde Verfahren N2 - In dieser Bachelorarbeit implementiere ich den automatischen Theorembeweiser nanoCoP-Ω. Es handelt sich bei diesem neuen System um das Ergebnis einer Portierung von Arithmetik-behandelnden Prozeduren aus dem automatischen Theorembeweiser mit Arithmetik leanCoP-Ω in das System nanoCoP 2.0. Dazu wird zuerst der mathematische Hintergrund zu automatischen Theorembeweisern und Arithmetik gegeben. Ich stelle die Vorgängerprojekte leanCoP, nanoCoP und leanCoP-Ω vor, auf dessen Vorlage nanoCoP-Ω entwickelt wurde. Es folgt eine ausführliche Erklärung der Konzepte, um welche der nicht-klausale Konnektionskalkül erweitert werden muss, um eine Behandlung von arithmetischen Ausdrücken und Gleichheiten in den Kalkül zu integrieren, sowie eine Beschreibung der Implementierung dieser Konzepte in nanoCoP-Ω. Als letztes folgt eine experimentelle Evaluation von nanoCoP-Ω. Es wurde ein ausführlicher Vergleich von Laufzeit und Anzahl gelöster Probleme im Vergleich zum ähnlich aufgebauten Theorembeweiser leanCoP-Ω auf Basis der TPTP-Benchmark durchgeführt. Ich komme zu dem Ergebnis, dass nanoCoP-Ω deutlich schneller ist als leanCoP-Ω ist, jedoch weniger gut geeignet für größere Probleme. Zudem konnte ich feststellen, dass nanoCoP-Ω falsche Beweise liefern kann. Ich bespreche, wie dieses Problem gelöst werden kann, sowie einige mögliche Optimierungen und Erweiterungen des Beweissystems. N2 - In this bachelor’s thesis I implement the automatic theorem prover nanoCoP-Ω. This system is the result of porting arithmetic and equality handling procedures first introduced in the automatic theorem prover with arithmetic leanCoP-Ω into the similar system nanoCoP 2.0. To understand these procedures, I first introduce the mathematical background to both automatic theorem proving and arithmetic expressions. I present the predecessor projects leanCoP, nanoCoP and leanCoP-Ω, out of which nanCoP-Ω was developed. This is followed by an extensive description of the concepts the non-clausal connection calculus needed to be extended by, to allow for proving arithmetic expressions and equalities, as well as of their implementation into nanoCoP-Ω. An extensive comparison between both the runtimes and the number of solved problems of the systems nanoCoP-Ω and leanCoP-Ω was made. I come to the conclusion, that nanoCoP-Ω is considerably faster than leanCoP-Ω for small problems, though less well suited for larger problems. Additionally, I was able to construct a non-theorem that nanoCoP-Ω generates a false proof for. I discuss how this pressing issue could be resolved, as well as some possible optimizations and expansions of the system. KW - automatic theorem prover KW - leanCoP KW - connection calculus KW - tptp KW - arithmetic procedures KW - equality KW - omega KW - arithmethische Prozeduren KW - automatisierter Theorembeweiser KW - Konnektionskalkül KW - Gleichheit KW - leanCoP KW - Omega KW - TPTP Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-576195 ER - TY - THES A1 - Kaminski, Roland T1 - Complex reasoning with answer set programming N2 - Answer Set Programming (ASP) allows us to address knowledge-intensive search and optimization problems in a declarative way due to its integrated modeling, grounding, and solving workflow. A problem is modeled using a rule based language and then grounded and solved. Solving results in a set of stable models that correspond to solutions of the modeled problem. In this thesis, we present the design and implementation of the clingo system---perhaps, the most widely used ASP system. It features a rich modeling language originating from the field of knowledge representation and reasoning, efficient grounding algorithms based on database evaluation techniques, and high performance solving algorithms based on Boolean satisfiability (SAT) solving technology. The contributions of this thesis lie in the design of the modeling language, the design and implementation of the grounding algorithms, and the design and implementation of an Application Programmable Interface (API) facilitating the use of ASP in real world applications and the implementation of complex forms of reasoning beyond the traditional ASP workflow. KW - Answer Set Programming KW - Declarative Problem Solving KW - Grounding Theory KW - Preference Handling KW - Answer Set Solving modulo Theories KW - Temporal Answer Set Solving Y1 - 2023 ER - TY - THES A1 - Middelanis, Robin T1 - Global response to local extremes—a storyline approach on economic loss propagation from weather extremes T1 - Globale Reaktion auf lokale Extreme — ein Storyline-Ansatz zu ökonomischer Schadensausbreitung aufgrund von Wetterextremen N2 - Due to anthropogenic greenhouse gas emissions, Earth’s average surface temperature is steadily increasing. As a consequence, many weather extremes are likely to become more frequent and intense. This poses a threat to natural and human systems, with local impacts capable of destroying exposed assets and infrastructure, and disrupting economic and societal activity. Yet, these effects are not locally confined to the directly affected regions, as they can trigger indirect economic repercussions through loss propagation along supply chains. As a result, local extremes yield a potentially global economic response. To build economic resilience and design effective adaptation measures that mitigate adverse socio-economic impacts of ongoing climate change, it is crucial to gain a comprehensive understanding of indirect impacts and the underlying economic mechanisms. Presenting six articles in this thesis, I contribute towards this understanding. To this end, I expand on local impacts under current and future climate, the resulting global economic response, as well as the methods and tools to analyze this response. Starting with a traditional assessment of weather extremes under climate change, the first article investigates extreme snowfall in the Northern Hemisphere until the end of the century. Analyzing an ensemble of global climate model projections reveals an increase of the most extreme snowfall, while mean snowfall decreases. Assessing repercussions beyond local impacts, I employ numerical simulations to compute indirect economic effects from weather extremes with the numerical agent-based shock propagation model Acclimate. This model is used in conjunction with the recently emerged storyline framework, which involves analyzing the impacts of a particular reference extreme event and comparing them to impacts in plausible counterfactual scenarios under various climate or socio-economic conditions. Using this approach, I introduce three primary storylines that shed light on the complex mechanisms underlying economic loss propagation. In the second and third articles of this thesis, I analyze storylines for the historical Hurricanes Sandy (2012) and Harvey (2017) in the USA. For this, I first estimate local economic output losses and then simulate the resulting global economic response with Acclimate. The storyline for Hurricane Sandy thereby focuses on global consumption price anomalies and the resulting changes in consumption. I find that the local economic disruption leads to a global wave-like economic price ripple, with upstream effects propagating in the supplier direction and downstream effects in the buyer direction. Initially, an upstream demand reduction causes consumption price decreases, followed by a downstream supply shortage and increasing prices, before the anomalies decay in a normalization phase. A dominant upstream or downstream effect leads to net consumption gains or losses of a region, respectively. Moreover, I demonstrate that a longer direct economic shock intensifies the downstream effect for many regions, leading to an overall consumption loss. The third article of my thesis builds upon the developed loss estimation method by incorporating projections to future global warming levels. I use these projections to explore how the global production response to Hurricane Harvey would change under further increased global warming. The results show that, while the USA is able to nationally offset direct losses in the reference configuration, other countries have to compensate for increasing shares of counterfactual future losses. This compensation is mainly achieved by large exporting countries, but gradually shifts towards smaller regions. These findings not only highlight the economy’s ability to flexibly mitigate disaster losses to a certain extent, but also reveal the vulnerability and economic disadvantage of regions that are exposed to extreme weather events. The storyline in the fourth article of my thesis investigates the interaction between global economic stress and the propagation of losses from weather extremes. I examine indirect impacts of weather extremes — tropical cyclones, heat stress, and river floods — worldwide under two different economic conditions: an unstressed economy and a globally stressed economy, as seen during the Covid-19 pandemic. I demonstrate that the adverse effects of weather extremes on global consumption are strongly amplified when the economy is under stress. Specifically, consumption losses in the USA and China double and triple, respectively, due to the global economy’s decreased capacity for disaster loss compensation. An aggravated scarcity intensifies the price response, causing consumption losses to increase. Advancing on the methods and tools used here, the final two articles in my thesis extend the agent-based model Acclimate and formalize the storyline approach. With the model extension described in the fifth article, regional consumers make rational choices on the goods bought such that their utility is maximized under a constrained budget. In an out-of-equilibrium economy, these rational consumers are shown to temporarily increase consumption of certain goods in spite of rising prices. The sixth article of my thesis proposes a formalization of the storyline framework, drawing on multiple studies including storylines presented in this thesis. The proposed guideline defines eight central elements that can be used to construct a storyline. Overall, this thesis contributes towards a better understanding of economic repercussions of weather extremes. It achieves this by providing assessments of local direct impacts, highlighting mechanisms and impacts of loss propagation, and advancing on methods and tools used. N2 - Mit dem kontinuierlichen Anstieg der globalen Mitteltemperatur aufgrund anthropogener Treibhausgasemissionen kann die Intensität und Häufigkeit vieler Wetterextreme zunehmen. Diese haben das Potential sowohl natürliche als auch menschliche Systeme stark zu beeinträchtigen. So hat die Zerstörung von Vermögenswerten und Infrastruktur sowie die Unterbrechung gesellschaftlicher und ökonomischer Abläufe oft negative wirtschaftliche Konsequenzen für direkt betroffene Regionen. Die Auswirkungen sind jedoch nicht lokal begrenzt, sondern können sich entlang von Lieferketten ausbreiten und somit auch indirekte Folgen in anderen Regionen haben – bis hin zu einer potenziell globalen wirtschaftlichen Reaktion. Daher sind Strategien zur Anpassung an veränderliche Klimabedingungen notwendig, um die Resilienz globaler Handelsketten zu stärken und dadurch negative sozioökonomische Folgen abzumildern. Hierfür ist ein besseres Verständnis lokaler Auswirkungen sowie ökonomischer Mechanismen zur Schadensausbreitung und deren Folgen erforderlich. Die vorliegende Dissertation umfasst insgesamt sechs Artikel, die zu diesem Verständnis beitragen. In diesen Studien werden zunächst lokale Auswirkungen von Wetterextremen unter gegenwärtigen und zukünftigen klimatischen Bedingungen untersucht. Weiterhin werden die globalen wirtschaftlichen Auswirkungen lokaler Wetterextreme sowie die darunterliegenden ökonomischen Effekte analysiert. In diesem Zusammenhang trägt diese Arbeit ferner zu der Weiterentwicklung der verwendeten Methoden und Ansätze bei. Der erste Artikel widmet sich zunächst der Betrachtung von extremem Schneefall in der nördlichen Hemisphäre unter dem Einfluss des Klimawandels. Zu diesem Zweck wird ein Ensemble von Projektionen globaler Klimamodelle bis zum Ende des Jahrhunderts analysiert. Die Projektionen zeigen dabei eine Verstärkung von extremen Schneefallereignissen, während die mittlere Schneefallintensität abnimmt. Um indirekte Auswirkungen von Wetterextremen zu erforschen, wird weiterhin das numerische agentenbasierte Modell Acclimate verwendet, welches die Ausbreitung ökonomischer Verlustkaskaden im globalen Versorgungsnetzwerk simuliert. In mehreren sogenannten Storylines werden die Auswirkungen eines historischen Referenzereignisses analysiert und mit den potentiellen Auswirkungen dieses Ereignisses unter plausiblen alternativen klimatischen oder sozioökonomischen Bedingungen verglichen. In dieser Dissertation werden drei zentrale Storylines vorgestellt, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Schadensausbreitung von Wetterextremen untersuchen. Im zweiten und dritten Artikel dieser Arbeit werden dazu Storylines für die historischen Hurrikane Sandy (2012) und Harvey (2017) in den USA untersucht. Hierfür werden zunächst die lokalen ökonomischen Verluste durch diese Hurrikane ermittelt, welche als direkte wirtschaftliche Schockereignisse in Acclimate zur Berechnung der globalen Reaktion verwendet werden. Hierbei untersucht die Studie zu Hurricane Sandy globale Konsumpreisanomalien und damit einhergehende Auswirkungen auf das Konsumverhalten. Der direkte Schock löst hier eine wellenartige Veränderung globaler Konsumpreise mit drei Phasen aus, welche aus gegenläufigen Effekte aufwärts und abwärts der Lieferketten resultiert – sogenannten Upstream- und Downstream-Effekten. Zunächst steigt der Konsum aufgrund sinkender Preise durch Upstream-Effekte, bevor Preise aufgrund von Güterknappheit durch Downstream-Effekte wieder ansteigen und der Konsum abfällt. In einer Normalisierungsphase klingen diese Anomalien wieder ab. Ein länger anhaltender direkter wirtschaftlicher Schock verstärkt die Downstream-Phase und führt so in vielen Regionen insgesamt zu einem Konsumverlust. Die entwickelte Methode zur Berechnung direkter Verluste wird im dritten Artikel erweitert, indem Verstärkungen unter dem Einfluss des fortschreitenden Klimawandels berücksichtigt werden. Unter Nutzung dieser verstärkten direkten Verluste wird die Veränderung globaler Produktionsanomalien in Reaktion auf Hurricane Harvey simuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die USA bei zunehmender Erwärmung nicht mehr in der Lage sein werden, direkte Produktionsverluste auf nationaler Ebene auszugleichen. Stattdessen muss ein zunehmender Anteil dieser Verluste durch andere, insbesondere exportstarke Länder ausgeglichen werden. Der Anteil kleinerer Regionen an dieser ausgleichenden Produktion nimmt jedoch mit zunehmenden direkten Verlusten zu. Diese Produktionsverschiebungen verdeutlichen die Möglichkeit der globalen Wirtschaft, lokale Katastrophenverluste weitgehend flexibel abzumildern. Gleichzeitig veranschaulichen sie den Wettbewerbsnachteil direkt betroffener Wirtschaftsregionen. Die Storyline im vierten Artikel befasst sich mit dem Einfluss einer globalen wirtschaftlichen Krise auf die Schadensausbreitung von tropischen Wirbelstürmen, Hitzestress und Flussüberschwemmungen weltweit. Hierfür werden die indirekten Auswirkungen dieser Extreme unter dem Einfluss der global reduzierten wirtschaftlichen Aktivität während der Covid-19-Pandemie, sowie bei „normaler“ globaler Wirtschaftsleistung simuliert. Der Vergleich beider Szenarien zeigt bei global gestörter Wirtschaft eine deutliche Verstärkung negativer Konsumauswirkungen durch die simulierten Extreme. Konsumverluste steigen besonders stark in den USA und China an, wo sie sich verdoppeln bzw. verdreifachen. Diese Veränderungen resultieren aus der global verminderten wirtschaftlichen Kapazität, die für den Ausgleich der Produktionsverluste von Wetterextremen zur Verfügung steht. Dies verstärkt die Extremewetter-bedingte Güterknappheit, was zu Preisanstiegen und erhöhten Konsumverlusten führt. Abschließend werden in den letzten beiden Artikeln die in der Arbeit verwendeten Methoden und Ansätze erweitert. Hierfür wird das Modell Acclimate im fünften Artikel weiterentwickelt, indem Konsumenten als rational agierende Agenten modelliert werden. Mit dieser Erweiterung treffen lokale Verbraucher Entscheidungen über die konsumierten Güter so, dass diese den Nutzen eines begrenzten Budgets maximieren. Die entstehende Dynamik kann außerhalb eines wirtschaftlichen Gleichgewichts dazu führen, dass bestimmte Güter temporär trotz erhöhter Preise stärker nachgefragt werden. Der sechste Artikel formalisiert den Storyline-Ansatz und präsentiert einen Leitfaden für die Erstellung von Storylines. Dieser basiert auf den Ergebnissen mehrerer Studien, die diesen Ansatz verfolgen; einschließlich Storylines aus der vorliegenden Arbeit. Es werden insgesamt acht Elemente definiert, anhand derer eine Storyline-Studie erstellt werden kann. Insgesamt trägt diese Arbeit zu einem umfassenderen Verständnis der ökonomischen Auswirkungen von Wetterextremen bei. Hierfür werden lokale Auswirkungen von Extremen unter gegenwärtigen und zukünftigen klimatischen Bedingungen untersucht, sowie wichtige ökonomische Mechanismen und Auswirkungen der resultierenden Schadensausbreitung aufgedeckt. Neben diesen Erkenntnissen werden überdies Weiterentwicklungen der Methoden und Ansätze präsentiert, die weiterführende Analysen ermöglichen. KW - Klimawandel KW - Wetterextreme KW - indirekte ökonomische Effekte KW - makroökonomische Modellierung KW - climate change KW - weather extremes KW - indirect economic impacts KW - macro-economic modelling Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-611127 ER - TY - THES A1 - Schrape, Oliver T1 - Methodology for standard cell-based design and implementation of reliable and robust hardware systems T1 - Methoden für Standardzellbasiertes Design und Implementierung zuverlässiger und robuster Hardware Systeme N2 - Reliable and robust data processing is one of the hardest requirements for systems in fields such as medicine, security, automotive, aviation, and space, to prevent critical system failures caused by changes in operating or environmental conditions. In particular, Signal Integrity (SI) effects such as crosstalk may distort the signal information in sensitive mixed-signal designs. A challenge for hardware systems used in the space are radiation effects. Namely, Single Event Effects (SEEs) induced by high-energy particle hits may lead to faulty computation, corrupted configuration settings, undesired system behavior, or even total malfunction. Since these applications require an extra effort in design and implementation, it is beneficial to master the standard cell design process and corresponding design flow methodologies optimized for such challenges. Especially for reliable, low-noise differential signaling logic such as Current Mode Logic (CML), a digital design flow is an orthogonal approach compared to traditional manual design. As a consequence, mandatory preliminary considerations need to be addressed in more detail. First of all, standard cell library concepts with suitable cell extensions for reliable systems and robust space applications have to be elaborated. Resulting design concepts at the cell level should enable the logical synthesis for differential logic design or improve the radiation-hardness. In parallel, the main objectives of the proposed cell architectures are to reduce the occupied area, power, and delay overhead. Second, a special setup for standard cell characterization is additionally required for a proper and accurate logic gate modeling. Last but not least, design methodologies for mandatory design flow stages such as logic synthesis and place and route need to be developed for the respective hardware systems to keep the reliability or the radiation-hardness at an acceptable level. This Thesis proposes and investigates standard cell-based design methodologies and techniques for reliable and robust hardware systems implemented in a conventional semi-conductor technology. The focus of this work is on reliable differential logic design and robust radiation-hardening-by-design circuits. The synergistic connections of the digital design flow stages are systematically addressed for these two types of hardware systems. In more detail, a library for differential logic is extended with single-ended pseudo-gates for intermediate design steps to support the logic synthesis and layout generation with commercial Computer-Aided Design (CAD) tools. Special cell layouts are proposed to relax signal routing. A library set for space applications is similarly extended by novel Radiation-Hardening-by-Design (RHBD) Triple Modular Redundancy (TMR) cells, enabling a one fault correction. Therein, additional optimized architectures for glitch filter cells, robust scannable and self-correcting flip-flops, and clock-gates are proposed. The circuit concepts and the physical layout representation views of the differential logic gates and the RHBD cells are discussed. However, the quality of results of designs depends implicitly on the accuracy of the standard cell characterization which is examined for both types therefore. The entire design flow is elaborated from the hardware design description to the layout representations. A 2-Phase routing approach together with an intermediate design conversion step is proposed after the initial place and route stage for reliable, pure differential designs, whereas a special constraining for RHBD applications in a standard technology is presented. The digital design flow for differential logic design is successfully demonstrated on a reliable differential bipolar CML application. A balanced routing result of its differential signal pairs is obtained by the proposed 2-Phase-routing approach. Moreover, the elaborated standard cell concepts and design methodology for RHBD circuits are applied to the digital part of a 7.5-15.5 MSPS 14-bit Analog-to-Digital Converter (ADC) and a complex microcontroller architecture. The ADC is implemented in an unhardened standard semiconductor technology and successfully verified by electrical measurements. The overhead of the proposed hardening approach is additionally evaluated by design exploration of the microcontroller application. Furthermore, the first obtained related measurement results of novel RHBD-∆TMR flip-flops show a radiation-tolerance up to a threshold Linear Energy Transfer (LET) of 46.1, 52.0, and 62.5 MeV cm2 mg-1 and savings in silicon area of 25-50 % for selected TMR standard cell candidates. As a conclusion, the presented design concepts at the cell and library levels, as well as the design flow modifications are adaptable and transferable to other technology nodes. In particular, the design of hybrid solutions with integrated reliable differential logic modules together with robust radiation-tolerant circuit parts is enabled by the standard cell concepts and design methods proposed in this work. N2 - Eine zuverlässige und robuste Datenverarbeitung ist eine der wichtigsten Voraussetzungen für Systeme in Bereichen wie Medizin, Sicherheit, Automobilbau, Luft- und Raumfahrt, um kritische Systemausfälle zu verhindern, welche durch Änderungen der Betriebsbedingung oder Umweltgegebenheiten hervorgerufen werden können. Insbesondere Signalintegritätseffekte (Signal Integrity (SI)) wie das Übersprechen und Überlagern von Signalen (crosstalk) können den Informationsgehalt in empfindlichen Mixed-Signal-Designs verzerren. Eine zusätzliche Herausforderung für Hardwaresysteme für Weltraumanwendungen ist die Strahlung. Resultierende Effekte, die durch hochenergetische Teilchentreffer ausgelöst werden (Single Event Effects (SEEs)), können zu fehlerhaften Berechnungen, beschädigten Konfigurationseinstellungen, unerwünschtem Systemverhalten oder sogar zu völliger Fehlfunktion führen. Da diese Anwendungen einen zusätzlichen Aufwand beim Entwurf und der Implementierung erfordern, ist es von Vorteil, über Standardzellenentwurfskonzepte und entsprechende Entwurfsablaufmethoden zu verfügen, die für genau solche Herausforderungen optimiert sind. Insbesondere für zuverlässige, rauscharme differenzielle Logik, wie der Current Mode Logic (CML), ist ein digitaler Entwurfsablauf ein orthogonaler Ansatz im Vergleich zum traditionellen manuellen Entwurfskonzept. Infolgedessen müssen obligatorische Vorüberlegungen detaillierter behandelt werden. Zunächst sind Konzepte für Standardzellbibliotheken mit geeigneten Zellerweiterungen für zuverlässige Systeme und robuste Raumfahrtanwendungen zu erarbeiten. Daraus resultierende Entwurfskonzepte auf Zellebene sollten die logische Synthese für den differenziellen Logikentwurf ermöglichen oder die Strahlungshärte eines Designs verbessern. Parallel dazu sind die Hauptziele der vorgeschlagenen Zellarchitekturen, die Verringerung der genutzten Siliziumfläche und der Verlustleistung sowie den Verzögerungs-Overhead zu minimieren. Zweitens ist ein spezieller Aufbau für die Charakterisierung von Standardzellen erforderlich, um eine angemessene und genaue Modellierung der Logikgatter zu ermöglichen. Nicht zuletzt müssen für die jeweiligen Hardwaresysteme Methoden für die Entwurfsphasen wie Logik-Synthese und das Platzieren und Routen (Place and Route (PnR)) entwickelt werden, um die Zuverlässigkeit beziehungsweise die Strahlungshärte auf einem akzeptablen Niveau zu halten. In dieser Arbeit werden standardisierte Zellen-basierte Entwurfsmethoden und -techniken für zuverlässige und robuste Hardwaresysteme vorgeschlagen und untersucht, welche in einer herkömmlichen Halbleitertechnologie implementiert werden. Dabei werden zuverlässige differenzielle Logikschaltungen und robuste strahlungsgehärtete Schaltungen betrachtet. Die synergetischen Verbindungen des digitalen Entwurfs werden systematisch für diese beiden Hardwaresysteme behandelt. Im Detail wird eine Bibliothek für differentielle Logik mit Single-Ended-Pseudo-Gattern für Zwischenschritte erweitert, die die Logiksynthese und Layout-Generierung mit heutigen Entwicklungswerkzeugen unterstützen. Ein spezieller Rahmen für das Layout der Zellen wird vorgeschlagen, um das Routing der Signale zu vereinfachen. Die Bibliothek für Raumfahrtanwendungen wird in ähnlicher Weise um neuartige Radiation-Hardening-by-Design (RHBD)-Zellen mit dreifacher modularer Redundanz (Triple Modular Redundancy (TMR)) erweitert, welche eine 1-Bit-Fehlerkorrektur erlaubt. Zusätzlich werden optimierte Architekturen für Glitch-Filterzellen, robuste abtastbare (scannable) und selbstkorrigierende Flip-flops und Taktgatter (clock-gates) vorgeschlagen. Die Schaltungskonzepte, die physische Layout-Repräsentation der differentiellen Logikgatter und der vorgeschlagenen RHBD-Zellen werden diskutiert. Die Qualität der Ergebnisse der Entwürfe hängt jedoch implizit von der Genauigkeit der Standardzellencharakterisierung ab, die daher für beide Typen untersucht wird. Der gesamte Entwurfsablauf wird von der Entwurfsbeschreibung der Hardware bis hin zur generierten Layout-Darstellung ausgearbeitet. Infolgedessen wird ein 2-Phasen-Routing-Ansatz zusammen mit einem zwischengeschalteten Design-Konvertierungsschritt nach der initialen PnR-Phase für zuverlässige, differentielle Designs vorgeschlagen, während ein spezielles Constraining für RHBD-Anwendungen vorgestellt wird. Der digitale Entwurfsablauf für Differenziallogik wird erfolgreich an einer zuverlässigen bipolaren Differenzial-CML-Anwendung demonstriert. Durch den 2-Phasen-Routing-Ansatz wird ein ausgewogenes Routing-Ergebnis differentieller Signalpaare erzielt. Darüber hinaus werden die erarbeiteten Standardzellenkonzepte und die Entwurfsmethodik für RHBD-Schaltungen auf den digitalen Teil eines 7.5-15.5MSPS 14-bit Analog-Digital-Wandlers (ADC) und einer komplexen Mikrocontroller-Architektur angewandt. Der ADC wurde in einer nicht-gehärteten Standard-Halbleitertechnologie implementiert und erfolgreich durch elektrische Messungen verifiziert. Der Mehraufwand des Härtungsansatzes wird zusätzlich durch Design Exploration der Mikrocontroller-Anwendung bewertet. Ferner zeigen erste Messergebnisse der neuartigen RHBD-ΔTMR-Flip-flops eine Strahlungstoleranz bis zu einem linearen Energietransfer (Linear Energy Transfers (LET)) Schwellwert von 46.1, 52.0 und 62.5MeVcm2 mg-1 und eine Einsparung an Siliziumfläche von 25-50% für ausgewählte TMR-Standardzellenkandidaten. Die vorgestellten Entwurfskonzepte auf Zell- und Bibliotheksebene sowie die Änderungen des Entwurfsablaufs sind anpassbar und übertragbar auf andere Technologieknoten. Insbesondere der Entwurf hybrider Lösungen mit integrierten zuverlässigen differenziellen Logikmodulen zusammen mit robusten strahlungstoleranten Schaltungsteilen wird durch die in dieser Arbeit vorgeschlagenen Konzepte und Entwurfsmethoden ermöglicht. KW - hardware design KW - ASIC KW - radiation hardness KW - digital design KW - ASIC (Applikationsspezifische Integrierte Schaltkreise) KW - Digital Design KW - Hardware Design KW - Strahlungshartes Design Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-589326 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 - JOUR A1 - Prasse, Paul A1 - Iversen, Pascal A1 - Lienhard, Matthias A1 - Thedinga, Kristina A1 - Herwig, Ralf A1 - Scheffer, Tobias T1 - Pre-Training on In Vitro and Fine-Tuning on Patient-Derived Data Improves Deep Neural Networks for Anti-Cancer Drug-Sensitivity Prediction JF - MDPI N2 - Large-scale databases that report the inhibitory capacities of many combinations of candidate drug compounds and cultivated cancer cell lines have driven the development of preclinical drug-sensitivity models based on machine learning. However, cultivated cell lines have devolved from human cancer cells over years or even decades under selective pressure in culture conditions. Moreover, models that have been trained on in vitro data cannot account for interactions with other types of cells. Drug-response data that are based on patient-derived cell cultures, xenografts, and organoids, on the other hand, are not available in the quantities that are needed to train high-capacity machine-learning models. We found that pre-training deep neural network models of drug sensitivity on in vitro drug-sensitivity databases before fine-tuning the model parameters on patient-derived data improves the models’ accuracy and improves the biological plausibility of the features, compared to training only on patient-derived data. From our experiments, we can conclude that pre-trained models outperform models that have been trained on the target domains in the vast majority of cases. KW - deep neural networks KW - drug-sensitivity prediction KW - anti-cancer drugs Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.3390/cancers14163950 SN - 2072-6694 VL - 14 SP - 1 EP - 14 PB - MDPI CY - Basel, Schweiz ET - 16 ER - TY - JOUR A1 - Hecher, Markus T1 - Treewidth-aware reductions of normal ASP to SAT BT - is normal ASP harder than SAT after all? JF - Artificial intelligence N2 - Answer Set Programming (ASP) is a paradigm for modeling and solving problems for knowledge representation and reasoning. There are plenty of results dedicated to studying the hardness of (fragments of) ASP. So far, these studies resulted in characterizations in terms of computational complexity as well as in fine-grained insights presented in form of dichotomy-style results, lower bounds when translating to other formalisms like propositional satisfiability (SAT), and even detailed parameterized complexity landscapes. A generic parameter in parameterized complexity originating from graph theory is the socalled treewidth, which in a sense captures structural density of a program. Recently, there was an increase in the number of treewidth-based solvers related to SAT. While there are translations from (normal) ASP to SAT, no reduction that preserves treewidth or at least keeps track of the treewidth increase is known. In this paper we propose a novel reduction from normal ASP to SAT that is aware of the treewidth, and guarantees that a slight increase of treewidth is indeed sufficient. Further, we show a new result establishing that, when considering treewidth, already the fragment of normal ASP is slightly harder than SAT (under reasonable assumptions in computational complexity). This also confirms that our reduction probably cannot be significantly improved and that the slight increase of treewidth is unavoidable. Finally, we present an empirical study of our novel reduction from normal ASP to SAT, where we compare treewidth upper bounds that are obtained via known decomposition heuristics. Overall, our reduction works better with these heuristics than existing translations. (c) 2021 Elsevier B.V. All rights reserved. KW - Answer set programming KW - Treewidth KW - Parameterized complexity KW - Complexity KW - analysis KW - Tree decomposition KW - Treewidth-aware reductions Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1016/j.artint.2021.103651 SN - 0004-3702 SN - 1872-7921 VL - 304 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER - TY - JOUR A1 - Al Laban, Firas A1 - Reger, Martin A1 - Lucke, Ulrike T1 - Closing the Policy Gap in the Academic Bridge JF - Education sciences N2 - The highly structured nature of the educational sector demands effective policy mechanisms close to the needs of the field. That is why evidence-based policy making, endorsed by the European Commission under Erasmus+ Key Action 3, aims to make an alignment between the domains of policy and practice. Against this background, this article addresses two issues: First, that there is a vertical gap in the translation of higher-level policies to local strategies and regulations. Second, that there is a horizontal gap between educational domains regarding the policy awareness of individual players. This was analyzed in quantitative and qualitative studies with domain experts from the fields of virtual mobility and teacher training. From our findings, we argue that the combination of both gaps puts the academic bridge from secondary to tertiary education at risk, including the associated knowledge proficiency levels. We discuss the role of digitalization in the academic bridge by asking the question: which value does the involved stakeholders expect from educational policies? As a theoretical basis, we rely on the model of value co-creation for and by stakeholders. We describe the used instruments along with the obtained results and proposed benefits. Moreover, we reflect on the methodology applied, and we finally derive recommendations for future academic bridge policies. KW - policy evaluation KW - higher education KW - virtual mobility KW - teacher training Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.3390/educsci12120930 SN - 2227-7102 VL - 12 IS - 12 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - THES A1 - Böken, Björn T1 - Improving prediction accuracy using dynamic information N2 - Accurately solving classification problems nowadays is likely to be the most relevant machine learning task. Binary classification separating two classes only is algorithmically simpler but has fewer potential applications as many real-world problems are multi-class. On the reverse, separating only a subset of classes simplifies the classification task. Even though existing multi-class machine learning algorithms are very flexible regarding the number of classes, they assume that the target set Y is fixed and cannot be restricted once the training is finished. On the other hand, existing state-of-the-art production environments are becoming increasingly interconnected with the advance of Industry 4.0 and related technologies such that additional information can simplify the respective classification problems. In light of this, the main aim of this thesis is to introduce dynamic classification that generalizes multi-class classification such that the target class set can be restricted arbitrarily to a non-empty class subset M of Y at any time between two consecutive predictions. This task is solved by a combination of two algorithmic approaches. First, classifier calibration, which transforms predictions into posterior probability estimates that are intended to be well calibrated. The analysis provided focuses on monotonic calibration and in particular corrects wrong statements that appeared in the literature. It also reveals that bin-based evaluation metrics, which became popular in recent years, are unjustified and should not be used at all. Next, the validity of Platt scaling, which is the most relevant parametric calibration approach, is analyzed in depth. In particular, its optimality for classifier predictions distributed according to four different families of probability distributions as well its equivalence with Beta calibration up to a sigmoidal preprocessing are proven. For non-monotonic calibration, extended variants on kernel density estimation and the ensemble method EKDE are introduced. Finally, the calibration techniques are evaluated using a simulation study with complete information as well as on a selection of 46 real-world data sets. Building on this, classifier calibration is applied as part of decomposition-based classification that aims to reduce multi-class problems to simpler (usually binary) prediction tasks. For the involved fusing step performed at prediction time, a new approach based on evidence theory is presented that uses classifier calibration to model mass functions. This allows the analysis of decomposition-based classification against a strictly formal background and to prove closed-form equations for the overall combinations. Furthermore, the same formalism leads to a consistent integration of dynamic class information, yielding a theoretically justified and computationally tractable dynamic classification model. The insights gained from this modeling are combined with pairwise coupling, which is one of the most relevant reduction-based classification approaches, such that all individual predictions are combined with a weight. This not only generalizes existing works on pairwise coupling but also enables the integration of dynamic class information. Lastly, a thorough empirical study is performed that compares all newly introduced approaches to existing state-of-the-art techniques. For this, evaluation metrics for dynamic classification are introduced that depend on corresponding sampling strategies. Thereafter, these are applied during a three-part evaluation. First, support vector machines and random forests are applied on 26 data sets from the UCI Machine Learning Repository. Second, two state-of-the-art deep neural networks are evaluated on five benchmark data sets from a relatively recent reference work. Here, computationally feasible strategies to apply the presented algorithms in combination with large-scale models are particularly relevant because a naive application is computationally intractable. Finally, reference data from a real-world process allowing the inclusion of dynamic class information are collected and evaluated. The results show that in combination with support vector machines and random forests, pairwise coupling approaches yield the best results, while in combination with deep neural networks, differences between the different approaches are mostly small to negligible. Most importantly, all results empirically confirm that dynamic classification succeeds in improving the respective prediction accuracies. Therefore, it is crucial to pass dynamic class information in respective applications, which requires an appropriate digital infrastructure. N2 - Klassifikationsprobleme akkurat zu lösen ist heutzutage wahrscheinlich die relevanteste Machine-Learning-Aufgabe. Binäre Klassifikation zur Unterscheidung von nur zwei Klassen ist algorithmisch einfacher, hat aber weniger potenzielle Anwendungen, da in der Praxis oft Mehrklassenprobleme auftreten. Demgegenüber vereinfacht die Unterscheidung nur innerhalb einer Untermenge von Klassen die Problemstellung. Obwohl viele existierende Machine-Learning-Algorithmen sehr flexibel mit Blick auf die Anzahl der Klassen sind, setzen sie voraus, dass die Zielmenge Y fest ist und nicht mehr eingeschränkt werden kann, sobald das Training abgeschlossen ist. Allerdings sind moderne Produktionsumgebungen mit dem Voranschreiten von Industrie 4.0 und entsprechenden Technologien zunehmend digital verbunden, sodass zusätzliche Informationen die entsprechenden Klassifikationsprobleme vereinfachen können. Vor diesem Hintergrund ist das Hauptziel dieser Arbeit, dynamische Klassifikation als Verallgemeinerung von Mehrklassen-Klassifikation einzuführen, bei der die Zielmenge jederzeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Vorhersagen zu einer beliebigen, nicht leeren Teilmenge eingeschränkt werden kann. Diese Aufgabe wird durch die Kombination von zwei algorithmischen Ansätzen gelöst. Zunächst wird Klassifikator-Kalibrierung eingesetzt, mittels der Vorhersagen in Schätzungen der A-Posteriori-Wahrscheinlichkeiten transformiert werden, die gut kalibriert sein sollen. Die durchgeführte Analyse zielt auf monotone Kalibrierung ab und korrigiert insbesondere Falschaussagen, die in Referenzarbeiten veröffentlicht wurden. Außerdem zeigt sie, dass Bin-basierte Fehlermaße, die in den letzten Jahren populär geworden sind, ungerechtfertigt sind und nicht verwendet werden sollten. Weiterhin wird die Validität von Platt Scaling, dem relevantesten, parametrischen Kalibrierungsverfahren, genau analysiert. Insbesondere wird seine Optimalität für Klassifikatorvorhersagen, die gemäß vier Familien von Verteilungsfunktionen verteilt sind, sowie die Äquivalenz zu Beta-Kalibrierung bis auf eine sigmoidale Vorverarbeitung gezeigt. Für nicht monotone Kalibrierung werden erweiterte Varianten der Kerndichteschätzung und die Ensemblemethode EKDE eingeführt. Schließlich werden die Kalibrierungsverfahren im Rahmen einer Simulationsstudie mit vollständiger Information sowie auf 46 Referenzdatensätzen ausgewertet. Hierauf aufbauend wird Klassifikator-Kalibrierung als Teil von reduktionsbasierter Klassifikation eingesetzt, die zum Ziel hat, Mehrklassenprobleme auf einfachere (üblicherweise binäre) Entscheidungsprobleme zu reduzieren. Für den zugehörigen, während der Vorhersage notwendigen Fusionsschritt wird ein neuer, auf Evidenztheorie basierender Ansatz eingeführt, der Klassifikator-Kalibrierung zur Modellierung von Massefunktionen nutzt. Dies ermöglicht die Analyse von reduktionsbasierter Klassifikation in einem formalen Kontext sowie geschlossene Ausdrücke für die entsprechenden Gesamtkombinationen zu beweisen. Zusätzlich führt derselbe Formalismus zu einer konsistenten Integration von dynamischen Klasseninformationen, sodass sich ein theoretisch fundiertes und effizient zu berechnendes, dynamisches Klassifikationsmodell ergibt. Die hierbei gewonnenen Einsichten werden mit Pairwise Coupling, einem der relevantesten Verfahren für reduktionsbasierte Klassifikation, verbunden, wobei alle individuellen Vorhersagen mit einer Gewichtung kombiniert werden. Dies verallgemeinert nicht nur existierende Ansätze für Pairwise Coupling, sondern führt darüber hinaus auch zu einer Integration von dynamischen Klasseninformationen. Abschließend wird eine umfangreiche empirische Studie durchgeführt, die alle neu eingeführten Verfahren mit denen aus dem Stand der Forschung vergleicht. Hierfür werden Bewertungsfunktionen für dynamische Klassifikation eingeführt, die auf Sampling-Strategien basieren. Anschließend werden diese im Rahmen einer dreiteiligen Studie angewendet. Zunächst werden Support Vector Machines und Random Forests auf 26 Referenzdatensätzen aus dem UCI Machine Learning Repository angewendet. Im zweiten Teil werden zwei moderne, tiefe neuronale Netze auf fünf Referenzdatensätzen aus einer relativ aktuellen Referenzarbeit ausgewertet. Hierbei sind insbesondere Strategien relevant, die die Anwendung der eingeführten Verfahren in Verbindung mit großen Modellen ermöglicht, da eine naive Vorgehensweise nicht durchführbar ist. Schließlich wird ein Referenzdatensatz aus einem Produktionsprozess gewonnen, der die Integration von dynamischen Klasseninformationen ermöglicht, und ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass Pairwise-Coupling-Verfahren in Verbindung mit Support Vector Machines und Random Forests die besten Ergebnisse liefern, während in Verbindung mit tiefen neuronalen Netzen die Unterschiede zwischen den Verfahren oft klein bis vernachlässigbar sind. Am wichtigsten ist, dass alle Ergebnisse zeigen, dass dynamische Klassifikation die entsprechenden Erkennungsgenauigkeiten verbessert. Daher ist es entscheidend, dynamische Klasseninformationen in den entsprechenden Anwendungen zur Verfügung zu stellen, was eine entsprechende digitale Infrastruktur erfordert. KW - dynamic classification KW - multi-class classification KW - classifier calibration KW - evidence theory KW - Dempster–Shafer theory KW - Deep Learning KW - Deep Learning KW - Dempster-Shafer-Theorie KW - Klassifikator-Kalibrierung KW - dynamische Klassifikation KW - Evidenztheorie KW - Mehrklassen-Klassifikation Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-585125 ER - TY - GEN A1 - Prasse, Paul A1 - Iversen, Pascal A1 - Lienhard, Matthias A1 - Thedinga, Kristina A1 - Herwig, Ralf A1 - Scheffer, Tobias T1 - Pre-Training on In Vitro and Fine-Tuning on Patient-Derived Data Improves Deep Neural Networks for Anti-Cancer Drug-Sensitivity Prediction T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Large-scale databases that report the inhibitory capacities of many combinations of candidate drug compounds and cultivated cancer cell lines have driven the development of preclinical drug-sensitivity models based on machine learning. However, cultivated cell lines have devolved from human cancer cells over years or even decades under selective pressure in culture conditions. Moreover, models that have been trained on in vitro data cannot account for interactions with other types of cells. Drug-response data that are based on patient-derived cell cultures, xenografts, and organoids, on the other hand, are not available in the quantities that are needed to train high-capacity machine-learning models. We found that pre-training deep neural network models of drug sensitivity on in vitro drug-sensitivity databases before fine-tuning the model parameters on patient-derived data improves the models’ accuracy and improves the biological plausibility of the features, compared to training only on patient-derived data. From our experiments, we can conclude that pre-trained models outperform models that have been trained on the target domains in the vast majority of cases. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1300 KW - deep neural networks KW - drug-sensitivity prediction KW - anti-cancer drugs Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-577341 SN - 1866-8372 SP - 1 EP - 14 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - GEN A1 - Al Laban, Firas A1 - Reger, Martin A1 - Lucke, Ulrike T1 - Closing the Policy Gap in the Academic Bridge T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - The highly structured nature of the educational sector demands effective policy mechanisms close to the needs of the field. That is why evidence-based policy making, endorsed by the European Commission under Erasmus+ Key Action 3, aims to make an alignment between the domains of policy and practice. Against this background, this article addresses two issues: First, that there is a vertical gap in the translation of higher-level policies to local strategies and regulations. Second, that there is a horizontal gap between educational domains regarding the policy awareness of individual players. This was analyzed in quantitative and qualitative studies with domain experts from the fields of virtual mobility and teacher training. From our findings, we argue that the combination of both gaps puts the academic bridge from secondary to tertiary education at risk, including the associated knowledge proficiency levels. We discuss the role of digitalization in the academic bridge by asking the question: which value does the involved stakeholders expect from educational policies? As a theoretical basis, we rely on the model of value co-creation for and by stakeholders. We describe the used instruments along with the obtained results and proposed benefits. Moreover, we reflect on the methodology applied, and we finally derive recommendations for future academic bridge policies. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1310 KW - policy evaluation KW - higher education KW - virtual mobility KW - teacher training Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-583572 SN - 1866-8372 IS - 1310 ER - TY - JOUR A1 - Lorenz, Claas A1 - Clemens, Vera Elisabeth A1 - Schrötter, Max A1 - Schnor, Bettina T1 - Continuous verification of network security compliance JF - IEEE transactions on network and service management N2 - Continuous verification of network security compliance is an accepted need. Especially, the analysis of stateful packet filters plays a central role for network security in practice. But the few existing tools which support the analysis of stateful packet filters are based on general applicable formal methods like Satifiability Modulo Theories (SMT) or theorem prover and show runtimes in the order of minutes to hours making them unsuitable for continuous compliance verification. In this work, we address these challenges and present the concept of state shell interweaving to transform a stateful firewall rule set into a stateless rule set. This allows us to reuse any fast domain specific engine from the field of data plane verification tools leveraging smart, very fast, and domain specialized data structures and algorithms including Header Space Analysis (HSA). First, we introduce the formal language FPL that enables a high-level human-understandable specification of the desired state of network security. Second, we demonstrate the instantiation of a compliance process using a verification framework that analyzes the configuration of complex networks and devices - including stateful firewalls - for compliance with FPL policies. Our evaluation results show the scalability of the presented approach for the well known Internet2 and Stanford benchmarks as well as for large firewall rule sets where it outscales state-of-the-art tools by a factor of over 41. KW - Security KW - Tools KW - Network security KW - Engines KW - Benchmark testing; KW - Analytical models KW - Scalability KW - Network KW - security KW - compliance KW - formal KW - verification Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1109/TNSM.2021.3130290 SN - 1932-4537 VL - 19 IS - 2 SP - 1729 EP - 1745 PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Prasse, Paul A1 - Iversen, Pascal A1 - Lienhard, Matthias A1 - Thedinga, Kristina A1 - Bauer, Christopher A1 - Herwig, Ralf A1 - Scheffer, Tobias T1 - Matching anticancer compounds and tumor cell lines by neural networks with ranking loss JF - NAR: genomics and bioinformatics N2 - Computational drug sensitivity models have the potential to improve therapeutic outcomes by identifying targeted drug components that are likely to achieve the highest efficacy for a cancer cell line at hand at a therapeutic dose. State of the art drug sensitivity models use regression techniques to predict the inhibitory concentration of a drug for a tumor cell line. This regression objective is not directly aligned with either of these principal goals of drug sensitivity models: We argue that drug sensitivity modeling should be seen as a ranking problem with an optimization criterion that quantifies a drug's inhibitory capacity for the cancer cell line at hand relative to its toxicity for healthy cells. We derive an extension to the well-established drug sensitivity regression model PaccMann that employs a ranking loss and focuses on the ratio of inhibitory concentration and therapeutic dosage range. We find that the ranking extension significantly enhances the model's capability to identify the most effective anticancer drugs for unseen tumor cell profiles based in on in-vitro data. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1093/nargab/lqab128 SN - 2631-9268 VL - 4 IS - 1 PB - Oxford Univ. Press CY - Oxford ER - TY - JOUR A1 - Steinert, Fritjof A1 - Stabernack, Benno T1 - Architecture of a low latency H.264/AVC video codec for robust ML based image classification how region of interests can minimize the impact of coding artifacts JF - Journal of Signal Processing Systems for Signal, Image, and Video Technology N2 - The use of neural networks is considered as the state of the art in the field of image classification. A large number of different networks are available for this purpose, which, appropriately trained, permit a high level of classification accuracy. Typically, these networks are applied to uncompressed image data, since a corresponding training was also carried out using image data of similar high quality. However, if image data contains image errors, the classification accuracy deteriorates drastically. This applies in particular to coding artifacts which occur due to image and video compression. Typical application scenarios for video compression are narrowband transmission channels for which video coding is required but a subsequent classification is to be carried out on the receiver side. In this paper we present a special H.264/Advanced Video Codec (AVC) based video codec that allows certain regions of a picture to be coded with near constant picture quality in order to allow a reliable classification using neural networks, whereas the remaining image will be coded using constant bit rate. We have combined this feature with the ability to run with lowest latency properties, which is usually also required in remote control applications scenarios. The codec has been implemented as a fully hardwired High Definition video capable hardware architecture which is suitable for Field Programmable Gate Arrays. KW - H.264 KW - Advanced Video Codec (AVC) KW - Low Latency KW - Region of Interest KW - Machine Learning KW - Inference KW - FPGA KW - Hardware accelerator Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s11265-021-01727-2 SN - 1939-8018 SN - 1939-8115 VL - 94 IS - 7 SP - 693 EP - 708 PB - Springer CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Marco Figuera, Ramiro A1 - Riedel, Christian A1 - Rossi, Angelo Pio A1 - Unnithan, Vikram T1 - Depth to diameter analysis on small simple craters at the lunar south pole - possible implications for ice harboring JF - Remote sensing N2 - In this paper, we present a study comparing the depth to diameter (d/D) ratio of small simple craters (200-1000 m) of an area between -88.5 degrees to -90 degrees latitude at the lunar south pole containing Permanent Shadowed Regions (PSRs) versus craters without PSRs. As PSRs can reach temperatures of 110 K and are capable of harboring volatiles, especially water ice, we analyzed the relationship of depth versus diameter ratios and its possible implications for harboring water ice. Variations in the d/D ratios can also be caused by other processes such as degradation, isostatic adjustment, or differences in surface properties. The conducted d/D ratio analysis suggests that a differentiation between craters containing PSRs versus craters without PSRs occurs. Thus, a possible direct relation between d/D ratio, PSRs, and water ice harboring might exist. Our results suggest that differences in the target's surface properties may explain the obtained results. The resulting d/D ratios of craters with PSRs can help to select target areas for future In-Situ Resource Utilization (ISRU) missions. KW - craters KW - lunar exploration KW - ice harboring Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.3390/rs14030450 SN - 2072-4292 VL - 14 IS - 3 PB - MDPI CY - Basel ER - TY - JOUR A1 - Abdelwahab, Ahmed A1 - Landwehr, Niels T1 - Deep Distributional Sequence Embeddings Based on a Wasserstein Loss JF - Neural processing letters N2 - Deep metric learning employs deep neural networks to embed instances into a metric space such that distances between instances of the same class are small and distances between instances from different classes are large. In most existing deep metric learning techniques, the embedding of an instance is given by a feature vector produced by a deep neural network and Euclidean distance or cosine similarity defines distances between these vectors. This paper studies deep distributional embeddings of sequences, where the embedding of a sequence is given by the distribution of learned deep features across the sequence. The motivation for this is to better capture statistical information about the distribution of patterns within the sequence in the embedding. When embeddings are distributions rather than vectors, measuring distances between embeddings involves comparing their respective distributions. The paper therefore proposes a distance metric based on Wasserstein distances between the distributions and a corresponding loss function for metric learning, which leads to a novel end-to-end trainable embedding model. We empirically observe that distributional embeddings outperform standard vector embeddings and that training with the proposed Wasserstein metric outperforms training with other distance functions. KW - Metric learning KW - Sequence embeddings KW - Deep learning Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s11063-022-10784-y SN - 1370-4621 SN - 1573-773X PB - Springer CY - Dordrecht ER - TY - JOUR A1 - Tran, Son Cao A1 - Pontelli, Enrico A1 - Balduccini, Marcello A1 - Schaub, Torsten T1 - Answer set planning BT - a survey JF - Theory and practice of logic programming N2 - Answer Set Planning refers to the use of Answer Set Programming (ASP) to compute plans, that is, solutions to planning problems, that transform a given state of the world to another state. The development of efficient and scalable answer set solvers has provided a significant boost to the development of ASP-based planning systems. This paper surveys the progress made during the last two and a half decades in the area of answer set planning, from its foundations to its use in challenging planning domains. The survey explores the advantages and disadvantages of answer set planning. It also discusses typical applications of answer set planning and presents a set of challenges for future research. KW - planning KW - knowledge representation and reasoning KW - logic programming Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1017/S1471068422000072 SN - 1471-0684 SN - 1475-3081 PB - Cambridge University Press CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Michallek, Florian A1 - Genske, Ulrich A1 - Niehues, Stefan Markus A1 - Hamm, Bernd A1 - Jahnke, Paul T1 - Deep learning reconstruction improves radiomics feature stability and discriminative power in abdominal CT imaging BT - a phantom study JF - European Radiology N2 - Objectives To compare image quality of deep learning reconstruction (AiCE) for radiomics feature extraction with filtered back projection (FBP), hybrid iterative reconstruction (AIDR 3D), and model-based iterative reconstruction (FIRST). Methods Effects of image reconstruction on radiomics features were investigated using a phantom that realistically mimicked a 65-year-old patient's abdomen with hepatic metastases. The phantom was scanned at 18 doses from 0.2 to 4 mGy, with 20 repeated scans per dose. Images were reconstructed with FBP, AIDR 3D, FIRST, and AiCE. Ninety-three radiomics features were extracted from 24 regions of interest, which were evenly distributed across three tissue classes: normal liver, metastatic core, and metastatic rim. Features were analyzed in terms of their consistent characterization of tissues within the same image (intraclass correlation coefficient >= 0.75), discriminative power (Kruskal-Wallis test p value < 0.05), and repeatability (overall concordance correlation coefficient >= 0.75). Results The median fraction of consistent features across all doses was 6%, 8%, 6%, and 22% with FBP, AIDR 3D, FIRST, and AiCE, respectively. Adequate discriminative power was achieved by 48%, 82%, 84%, and 92% of features, and 52%, 20%, 17%, and 39% of features were repeatable, respectively. Only 5% of features combined consistency, discriminative power, and repeatability with FBP, AIDR 3D, and FIRST versus 13% with AiCE at doses above 1 mGy and 17% at doses >= 3 mGy. AiCE was the only reconstruction technique that enabled extraction of higher-order features. Conclusions AiCE more than doubled the yield of radiomics features at doses typically used clinically. Inconsistent tissue characterization within CT images contributes significantly to the poor stability of radiomics features. KW - Tomography KW - X-ray computed KW - Phantoms KW - imaging KW - Liver neoplasms KW - Algorithms KW - Reproducibility of results Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s00330-022-08592-y SN - 1432-1084 VL - 32 IS - 7 SP - 4587 EP - 4595 PB - Springer CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Bandyopadhyay, Soumyadip A1 - Sarkar, Dipankar A1 - Mandal, Chittaranjan A1 - Giese, Holger T1 - Translation validation of coloured Petri net models of programs on integers JF - Acta informatica N2 - Programs are often subjected to significant optimizing and parallelizing transformations based on extensive dependence analysis. Formal validation of such transformations needs modelling paradigms which can capture both control and data dependences in the program vividly. Being value-based with an inherent scope of capturing parallelism, the untimed coloured Petri net (CPN) models, reported in the literature, fit the bill well; accordingly, they are likely to be more convenient as the intermediate representations (IRs) of both the source and the transformed codes for translation validation than strictly sequential variable-based IRs like sequential control flow graphs (CFGs). In this work, an efficient path-based equivalence checking method for CPN models of programs on integers is presented. Extensive experimentation has been carried out on several sequential and parallel examples. Complexity and correctness issues have been treated rigorously for the method. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s00236-022-00419-z SN - 0001-5903 SN - 1432-0525 VL - 59 IS - 6 SP - 725 EP - 759 PB - Springer CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Chen, Junchao A1 - Lange, Thomas A1 - Andjelkovic, Marko A1 - Simevski, Aleksandar A1 - Lu, Li A1 - Krstić, Miloš T1 - Solar particle event and single event upset prediction from SRAM-based monitor and supervised machine learning JF - IEEE transactions on emerging topics in computing / IEEE Computer Society, Institute of Electrical and Electronics Engineers N2 - The intensity of cosmic radiation may differ over five orders of magnitude within a few hours or days during the Solar Particle Events (SPEs), thus increasing for several orders of magnitude the probability of Single Event Upsets (SEUs) in space-borne electronic systems. Therefore, it is vital to enable the early detection of the SEU rate changes in order to ensure timely activation of dynamic radiation hardening measures. In this paper, an embedded approach for the prediction of SPEs and SRAM SEU rate is presented. The proposed solution combines the real-time SRAM-based SEU monitor, the offline-trained machine learning model and online learning algorithm for the prediction. With respect to the state-of-the-art, our solution brings the following benefits: (1) Use of existing on-chip data storage SRAM as a particle detector, thus minimizing the hardware and power overhead, (2) Prediction of SRAM SEU rate one hour in advance, with the fine-grained hourly tracking of SEU variations during SPEs as well as under normal conditions, (3) Online optimization of the prediction model for enhancing the prediction accuracy during run-time, (4) Negligible cost of hardware accelerator design for the implementation of selected machine learning model and online learning algorithm. The proposed design is intended for a highly dependable and self-adaptive multiprocessing system employed in space applications, allowing to trigger the radiation mitigation mechanisms before the onset of high radiation levels. KW - Machine learning KW - Single event upsets KW - Random access memory KW - monitoring KW - machine learning algorithms KW - predictive models KW - space missions KW - solar particle event KW - single event upset KW - machine learning KW - online learning KW - hardware accelerator KW - reliability KW - self-adaptive multiprocessing system Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1109/TETC.2022.3147376 SN - 2168-6750 VL - 10 IS - 2 SP - 564 EP - 580 PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers CY - [New York, NY] ER -