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Human stem cell-derived hepatocyte model for investigating thyroid hormone-dependent differentiation and metabolic processes
No full textWeltweit sind zunehmend mehr Menschen von einer stoffwechselbedingten steatotischen Lebererkrankung (MASLD) betroffen. Jüngste Studien deuten darauf hin, dass bereits leicht verminderte zirkulierende Konzentrationen von Trijodthyronin (T3) einen unabhängigen Risikofaktor für MASLD darstellen könnten. Dies unterstreicht die Notwendigkeit von in vitro Lebermodellen zur Abbildung der lokalen Schilddrüsenhormonwirkung. Primäre humane Hepatozyten sind nur begrenzt aus gesundem Spendergewebe verfügbar und büßen in vitro rasch an Funktionalität ein. Im Gegensatz dazu bieten humane induzierte pluripotente Stammzellen (hiPSC) eine skalierbare Alternative, da sie expandiert und zu hepatozytenartigen Zellen (HLC) differenziert werden können.
Ziel dieser Arbeit war es, ein in vitro-Modell zu etablieren, das zentrale Hepatozytenfunktion mit notwendigen funktionellen Komponenten der Schilddrüsenhormonwirkung vereint. Ein solches Modell ermöglicht die Untersuchung des T3-abhängigen Lipidstoffwechsels sowie die präklinische Testung von Wirkstoffen, die gezielt in die Schilddrüsenhormonwirkung bei MASLD eingreifen. Hierzu wurden zwei unabhängige hiPSC-Linien für die schrittweise Optimierung eines publizierten Basisprotokolls verwendet. Einzelzelladaption, Hypoxie und eine verlängerte Differenzierung förderten Kulturhomogenität, metabolische Funktion und die Genregulation schilddrüsenhormonmetabolisierender Enzyme. Obwohl beide Zelllinien während der gesamten Differenzierung homogene HLC-Kulturen ausbildeten, zeigten transkriptomische Analysen linienspezifische Unterschiede, mit überrepräsentierter Expression metabolischer Prozesse in einer der Linien.
Die Exposition mit T3 in der späten Differenzierungsphase supprimierte die Signalwege von NOTCH4 und Hedgehog, im Einklang mit der physiologischen Reifung von Hepatozyten. Auf Transkriptebene zeigten beide Linien als Reaktion auf T3 eine Induktion kanonischer Zielgene, eine erhöhte Expression eines zentralen Lipophagie-Enzyms sowie eine flexible Modulation des Glukosestoffwechsels. In der Zelllinie mit verstärkter Expression metabolischer Stoffwechselwege förderte T3 zusätzlich die Expression von Genen für mitochondriale Homöostase und Energieproduktion.
Diese Befunde führten zur Etablierung eines optimierten Differenzierungsprotokolls, das in allen nachfolgenden Experimenten angewendet wurde. Die so erzeugten HLC zeigten leberspezifische Enzymaktivitäten und sezernierten Plasmaproteine. Wichtige Komponenten der lokalen T3-Wirkung – Transporter, Dejodasen und nukleäre Rezeptoren – zeigten ein Expressionsmuster, das dem reifer Hepatozyten entspricht; funktionelle Assays bestätigten sowohl eine DIO1-Enzymaktivität als auch eine T3-Aufnahme.
Zur direkten Erfassung der intrazellulären T3-Wirkung wurde ein T3-sensitives Luciferase-Reporterkonstrukt stabil in den AAVS1-Locus des hiPSC-Genoms integriert. Das System zeigte eine basale Aktivität, eine T3-Antwort war jedoch nur nach Überexpression des nukleären T3-Rezeptors TRβ in hiPSC nachweisbar. Trotz erhöhter endogener TRβ-Expression in HLC blieb das Reportersignal für eine praktische Anwendung ohne zusätzliche TRβ-Überexpression zu schwach.
Die aus dem optimierten Differenzierungsprotokoll hervorgegangenen HLC erwiesen sich als geeignetes Modellsystem für die MASLD-Forschung. Sie akkumulierten Fettsäuren aus dem Kulturmedium, und eine induzierte Steatose konnte durch 50 nM T3 oder 6 µM Resmetirom signifikant reduziert werden. Zudem ermöglichte das System die funktionelle Testung neuartiger, isotypenspezifischer DIO1-Inhibitoren durch Quantifizierung des enzymatischen Substratumsatzes im Überstand.
Zusammenfassend beschreibt diese Arbeit ein HLC-Modell aus hiPSC, das notwendige Komponenten der lokalen Schilddrüsenhormonwirkung funktionell integriert. Es bietet eine Plattform zur Untersuchung des T3-abhängigen hepatischen Metabolismus und zur gezielten Modulation der lokalen T3-Wirkung bei MASLD.Worldwide, an increasing number of individuals are affected by metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD). Recent studies suggest that even slightly reduced circulating concentrations of triiodothyronine (T3) may represent an independent risk factor for MASLD. This highlights the need for in vitro liver models that adequately reflect local thyroid hormone action. Primary human hepatocytes are only available in limited quantities from healthy donor tissue and rapidly lose functionality in vitro. In contrast, human induced pluripotent stem cells (hiPSC) offer a scalable alternative, as they can be expanded and differentiated into hepatocyte-like cells (HLC) under defined conditions.
The aim of this work was to establish an in vitro model that combines core hepatocyte functions with essential functional components of thyroid hormone action. Such a model enables the investigation of T3-dependent lipid metabolism and the preclinical evaluation of therapeutic agents targeting thyroid hormone signaling in the context of MASLD. To this end, two independent hiPSC lines were used to iteratively optimize a published basic protocol. Single-cell adaptation, hypoxia, and prolonged differentiation promoted culture homogeneity, metabolic function, and the expression of genes involved in thyroid hormone metabolism. Although both cell lines formed homogeneous HLC cultures throughout the differentiation process, transcriptomic analyses revealed line-specific differences, with one line exhibiting enriched expression of metabolic pathways.
Exposure to T3 during the late differentiation phase suppressed NOTCH4 and Hedgehog signaling, consistent with the physiological maturation of hepatocytes. On the transcript level, both lines showed induction of canonical T3 target genes, increased expression of a key lipophagic enzyme, and a flexible modulation of glucose metabolism in response to T3. In the cell line with higher metabolic pathway activity, T3 further enhanced the expression of genes involved in mitochondrial homeostasis and energy production.
These findings led to the establishment of an optimized differentiation protocol, which was applied in all subsequent experiments. The resulting HLC exhibited liver-specific enzyme activities and secreted plasma proteins. Key components of local T3 signaling – transporters, deiodinases, and nuclear receptors – showed expression patterns resembling those of mature hepatocytes; functional assays confirmed both DIO1 enzyme activity and T3 uptake.
To directly capture intracellular T3 action, a T3-sensitive luciferase reporter construct was stably integrated into the AAVS1 locus of the hiPSC genome. While the system exhibited basal activity, a T3 response was only detectable after overexpression of the nuclear T3 receptor TRβ in hiPSC. Despite increased endogenous TRβ expression in HLC, the reporter signal remained too weak for practical use without exogenous TRβ overexpression.
HLC derived from the optimized differentiation protocol proved to be a suitable model system for MASLD research. They accumulated fatty acids from the culture medium, and induced steatosis could be significantly reduced by treatment with 50 nM T3 or 6 µM Resmetirom, a TRβ-selective agonist. Additionally, the system enabled the functional testing of novel, isotype-specific DIO1 inhibitors through quantification of enzymatic substrate turnover in the supernatant.
In summary, this study presents a HLC model derived from hiPSC that functionally integrates key components of local thyroid hormone action. It provides a platform for investigating T3-dependent hepatic metabolism and for the targeted modulation of local T3 effects in MASLD
From data to simulation: advanced methods for agent-based transport modeling and mode choice calibration
No full textAgent-based transport models have become increasingly sophisticated tools for understanding mobility patterns and evaluating transportation policies.
However, the process of creating these models remains complex and labor-intensive, often requiring extensive manual calibration and region-specific adaptations that limit their transferability across different urban contexts.
This dissertation addresses these challenges through methodological contributions spanning two complementary research directions: the integration and calibration of advanced choice modeling techniques, and the development of modular, data-driven approaches for constructing individual model components.
One contribution is the development of automated calibration methods that align simulated mode shares with observed data, including segment-based calibration for multiple demographic groups and distance-based approaches using piecewise linear utility functions.
Another contribution is the integration of mixed logit models that enables representation of taste heterogeneity, addressing important gaps in current agent-based modeling practice.
This approach demonstrates substantial improvements in log-likelihood and produces more realistic behavioral responses to policy changes.
Additionally, informed search strategies for co-evolutionary algorithms are developed, achieving faster convergence by incorporating utility estimation and balancing exploration with exploitation.
The second part of the thesis addresses the fundamental challenge of creating transferable and reproducible agent-based transport models through systematic, data-driven approaches.
Novel methods are presented for estimating essential road infrastructure parameters, including free flow speed estimation through microscopic simulation and machine learning.
A comprehensive methodology for extracting and enriching activity facilities from open data sources is developed, incorporating facility attractiveness estimation based on anonymized GPS visitation data.
These methods are demonstrated through the creation of the Open Berlin Scenario, which shows substantial improvements compared to the previous model version across multiple validation dimensions.
The mean absolute error in mode shares decreased, trip distance distributions showed better alignment with reference data, and traffic volumes and travel speeds demonstrated good agreement with observed data.
The Open Berlin Scenario can be used as a benchmark for evaluating new methodological approaches and provides a foundation for testing novel modeling techniques and transport policies in a realistic setting.
The modular design of the developed approaches has demonstrated strong transferability across diverse regions, from rural areas to large metropolitan regions in Germany, Mexico, and Japan.
The research contributes to more informed decision-making in urban planning and transportation policy by providing robust, automated methodologies that reduce manual effort while improving model accuracy through systematic calibration against real-world observations.Agentenbasierte Verkehrsmodelle haben sich zu leistungsfähigen Instrumenten für die Analyse urbaner Mobilität und zur Bewertung von Verkehrsmaßnahmen entwickelt.
Dennoch bleibt ihre Erstellung komplex und arbeitsintensiv, da sie häufig eine aufwendige manuelle Kalibrierung sowie regionalspezifische Anpassungen erfordern, die ihre Übertragbarkeit auf andere regionale Kontexte einschränken.
Diese Dissertation adressiert diese Herausforderungen durch methodische Beiträge in zwei komplementären Forschungsrichtungen: (1) der Integration und Kalibrierung von diskreten Auswahlmodellen sowie (2) der Entwicklung modularer, datengetriebener Ansätze zur automatisierten Konstruktion einzelner Modellkomponenten.
Ein Beitrag besteht in der Entwicklung automatisierter Kalibrierungsverfahren, die simulierte Modal-Splits mit beobachteten Daten abgleichen. Dazu gehört eine segmentbasierte Kalibrierung für verschiedene demografische Gruppen sowie ein distanzabhängiger Ansatz unter Verwendung stückweise linearer Nutzenfunktionen.
Darüber hinaus wird ein Mixed-Logit-Modell integriert, das Präferenzheterogenität hinsichtlich Verkehrsmitteln abbildet.
Eine vergleichende Analyse zeigt deutliche Verbesserungen der Modellgüte (Log-Likelihood) und realistischere Verhaltensreaktionen auf Verkehrsmaßnahmen.
Ergänzend werden Suchstrategien für Verkehrsmittelwahl im Kontext von co-evolutionären Algorithmen entwickelt, die durch eine vorgelagerte Nutzenabschätzungen eine schnellere Konvergenz erreichen und das Gleichgewicht zwischen Exploration und Exploitation verbessern.
Der zweite Teil der Arbeit widmet sich der zentralen Herausforderung, übertragbare und reproduzierbare agentenbasierte Verkehrsmodelle durch systematische, datengetriebene Verfahren zu ermöglichen.
Neue Methoden werden vorgestellt, um zentrale Parameter der Verkehrsinfrastruktur zu schätzen. Darunter die Bestimmung der Geschwindigkeit bei freiem Verkehrsfluss mittels mikroskopischer Simulation und maschinellem Lernen.
Zudem wird eine umfassende Methodik zur Extraktion und Anreicherung von Aktivitätenstandorten aus offenen Datenquellen entwickelt, einschließlich einer Schätzung ihrer Attraktivität auf Basis anonymisierter GPS-Besuchsdaten.
Diese Verfahren werden im Rahmen des Open Berlin Scenario demonstriert, das in mehreren Validierungsmetriken, darunter Modalanteile, Wegedistanzverteilung, Verkehrsaufkommen und Reisegeschwindigkeiten, erhebliche Verbesserungen im Vergleich zu der vorherigen Version zeigt. Das Open Berlin Scenario kann zukünftig als Benchmark für die Bewertung neuer methodischer Ansätze und als Testumgebung für innovative Modellierungsverfahren von Verkehrsmaßnahmen dienen.
Die modulare Struktur der entwickelten Ansätze hat eine hohe Übertragbarkeit über verschiedene Regionen hinweg demonstriert, von ländlichen Gebieten bis hin zu großen Metropolräumen in Deutschland, Mexiko und Japan.
Insgesamt leistet die Arbeit einen Beitrag zu einer fundierteren Entscheidungsunterstützung in der Verkehrsplanung und -politik, indem sie robuste, automatisierte Methoden bereitstellt, die den manuellen Aufwand reduzieren und zugleich die Modellgenauigkeit durch systematische Kalibrierung mit realen Beobachtungsdaten verbessern
Der Einfluss nichtreziproker Drehmomente auf das dynamische Verhalten polarer aktiver Materie
No full textIn many biological and synthetic active matter systems, self-propelled constituents interact through couplings that violate action-reaction symmetry -- a property known as non-reciprocity. Both activity and non-reciprocity independently drive such systems far from thermodynamic equilibrium. In this thesis, we investigate how these two features interplay and how non-reciprocal orientational couplings give rise to distinct forms of symmetry breaking in the collective behavior of active binary mixtures.
To this end, we consider a paradigmatic model of a polar active binary mixture with steric repulsion between all particles, intraspecies alignment, and, crucially, non-reciprocal orientational couplings between different species. Starting from a microscopic description in terms of Langevin equations, we derive a mean-field continuum model and perform analytical linear stability analyses. In the reciprocal limit, the model exhibits collective behaviors such as flocking (parallel motion), antiflocking (antiparallel single-species flocks), and clustering via motility-induced phase separation. In the non-reciprocal regime, by combining continuum field theory with particle-based simulations, we identify two qualitatively distinct dynamical regimes.
In the weakly coupled regime, i.e., below the parity-time (PT) symmetry-breaking threshold, non-reciprocal opposing alignment goals of different species lead to asymmetric clustering akin to partial demixing. Clusters of predominantly one species emerge. Thus, non-reciprocal orientational couplings can induce asymmetric scalar density dynamics. Both continuum and particle-level descriptions capture the asymmetric clustering phenomenon, but dynamical features such as chase-and-run behavior only become apparent in particle simulations.
In the strongly coupled regime, above the PT-symmetry-breaking threshold, transitions to PT-broken, time-dependent states are marked by so-called exceptional points (EPs) in the field-theoretical description. At the particle level, non-reciprocity induces spontaneous rotations -- yet without full, homogeneous synchronization of all particles. Instead, we observe a variety of behaviors, ranging from synchronized demixed clusters to chimera-like states. The spontaneous chirality of particles increases with non-reciprocity and peaks at coupling strengths corresponding to field-theoretical EPs.
Having identified these distinct dynamical regimes, a natural next question concerns how far the system is driven from equilibrium and how this relates to the onset of symmetry breaking. To quantify time-reversal symmetry breaking and the system's distance from equilibrium across the various collective states, we compute the informatic entropy production rate. At the particle level, it increases with non-reciprocity and exhibits pronounced peaks at coupling strengths associated with EPs. These peaks mirror the susceptibility of the polarization order parameter. A complementary field-theoretical analysis confirms this correspondence: in the long-wavelength limit, the entropy production rate scales with the polarization susceptibilities.
Together, our analytical and numerical results reveal the diverse effects of non-reciprocity across scales. We show that orientational couplings alone can strongly influence scalar density dynamics, and that EPs are not merely field-theoretical constructs but leave distinct, observable signatures at the particle level. This scale-bridging analysis lays a foundation for exploring whether biological or artificial systems might harness the strongly non-equilibrium dynamics near EPs to achieve functional behaviors.In vielen biologischen wie auch synthetischen Systemen aktiver Materie wechselwirken die selbstgetriebenen Komponenten durch Kopplungen, die die Symmetrie von Kraft und Gegenkraft verletzen -- eine Eigenschaft, die als Nichtreziprozität bekannt ist. Sowohl Aktivität als auch Nichtreziprozität treiben solche Systeme unabhängig voneinander weit vom thermodynamischen Gleichgewicht. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir das Zusammenspiel dieser beiden Eigenschaften und analysieren, wie nichtreziproke Orientierungskopplungen und gegensätzliche Ausrichtungstendenzen unterschiedliche Arten von Symmetriebrechung im kollektiven Verhalten aktiver Mischungen hervorrufen.
Zu diesem Zweck konzentrieren wir uns auf ein paradigmatisches Modell einer Mischung aus zwei Spezies polarer aktiver Teilchen mit den folgenden Wechselwirkungen: sterische Abstoßung zwischen allen Teilchen, reziproke parallele Ausrichtung innerhalb jeder Spezies und, insbesondere, nichtreziproke Orientierungskopplungen zwischen Teilchen unterschiedlicher Spezies. Ausgehend von einer mikroskopischen Beschreibung auf Basis von Langevin-Gleichungen leiten wir ein Kontinuumsmodell her, das wir mithilfe linearer Stabilitätsanalysen untersuchen. Im Grenzfall reziproker Wechselwirkungen zwischen den Spezies zeigt das Modell kollektive Verhaltensweisen wie sogenanntes Flocking (gleichgerichtete Bewegung), Antiflocking (antiparallele Schwärme der beiden Spezies) sowie Clusterbildung durch sogenannte motility-induced phase separation. Durch die Kombination von Kontinuumsfeldtheorie und teilchenbasierten Simulationen identifizieren wir zwei qualitativ unterschiedliche dynamische Regime im nichtreziproken Bereich.
Im Bereich schwacher Kopplungen, also unterhalb der Schwelle der Paritäts-Zeit- (PT-) Symmetriebrechung, führen die nichtreziproken, entgegengesetzten Ausrichtungstendenzen der verschiedenen Spezies zu einer asymmetrischen Clusterbildung, die einer partiellen Entmischung ähnelt. Die entstehenden Cluster bestehen überwiegend aus Teilchen nur einer Spezies. Das bedeutet, dass nichtreziproke Orientierungskopplungen asymmetrische skalare Dichtedynamiken hervorrufen können. Sowohl die Beschreibung auf Teilchenebene als auch das Kontinuumsmodell erfassen dieses Phänomen der asymmetrischen Clusterbildung, wobei dynamische Eigenschaften wie das sogenannte „Chase-and-Run“-Verhalten ausschließlich in den Teilchensimulationen sichtbar werden.
Im Bereich starker Kopplungen, jenseits der Schwelle der PT-Symmetriebrechung, sind Übergänge zu PT-gebrochenen, zeitabhängigen Zuständen durch sogenannte „exceptional points“ (EPs) in der feldtheoretischen Beschreibung gekennzeichnet. Auf Teilchenebene führt Nichtreziprozität zu spontanen Rotationen -- jedoch ohne dass sich alle Teilchen vollständig und homogen synchronisieren. Stattdessen beobachten wir eine Vielzahl dynamischer Strukturen, die von synchronisierten, entmischten Clustern bis hin zu chimärenartigen Zuständen reichen. Die spontane Chiralität der Teilchen nimmt mit zunehmender Nichtreziprozität zu und erreicht ihr Maximum bei Kopplungsstärken, die den feldtheoretischen EPs entsprechen.
Nachdem diese unterschiedlichen dynamischen Regime identifiziert wurden, stellt sich die Frage, wie stark das System jeweils aus dem Gleichgewicht getrieben wird und wie dies mit dem Auftreten spontaner Symmetriebrechungen zusammenhängt. Um die Verletzung der Zeitumkehrsymmetrie und die Entfernung des Systems vom Gleichgewichtszustand zu quantifizieren, berechnen wir die Rate, mit der das System Entropie erzeugt. Auf Teilchenebene wächst diese Entropieproduktionsrate mit zunehmender Nichtreziprozität und zeigt ausgeprägte Maxima bei genau den Kopplungsstärken, die den EPs entsprechen. Diese Peaks spiegeln die Suszeptibilität des Polarisationsordnungsparameters wider. Eine ergänzende Analyse der Feldtheorie bestätigt diesen Zusammenhang: Im langwelligen Grenzfall skaliert die Entropieproduktionsrate mit der Polarisationssuszeptibilität.
Zusammenfassend zeigen unsere analytischen und numerischen Ergebnisse die vielfältigen Auswirkungen von Nichtreziprozität auf unterschiedlichen Skalen. Wir demonstrieren, dass bereits Orientierungskopplungen allein die skalare Dichtedynamik maßgeblich beeinflussen können und dass EPs keine rein theoretischen Konstrukte sind, sondern klare, messbare Konsequenzen auf Teilchenebene haben. Die vorliegende skalenübergreifende Analyse bildet eine Grundlage, um zu untersuchen, ob biologische oder synthetische Systeme die besonders ausgeprägten Nichtgleichgewichtsdynamiken in der Nähe von EPs gezielt nutzen können, um spezifische funktionale Verhaltensweisen zu realisieren
Spaces of an expanded and social housing practice
No full textSchwellen- und Übergangsräume sind aufgrund ihrer Ambivalenz ein schwer zu fassendes Phänomen. Sie trennen und verbinden zugleich und markieren den Übergang von Räumen mit unterschiedlichen territorialen Ansprüchen: dem Öffentlichen und dem Privaten. Beispiele im stadträumlichen Kontext sind Höfe, Passagen oder Brücken. Mit zunehmender Privatisierung der Städte und der Ökonomisierung öffentlicher Räume werden frei zugängliche, konsumfreie Räume zunehmend zu einem umkämpften Gut.
Die Arbeit basiert auf der Annahme, dass Schwellen- und Übergangsräume sich aufgrund ihrer Unschärfe der Kontrolle von Eigentum und Nutzung entziehen, und so ein Potenzial zur Aneignung als Räume einer erweiterten Wohnpraxis bieten. Höfe, Passagen und andere Schwellenräume werden von Bewohner:innen in Gebrauch genommen, um ihren Wohnraum zu erweitern. Anhand von drei Fallbeispielen von Großstrukturen des Wohnens im Zentrum Berlins werden räumliche Qualitäten und die Produktion nachbarschaftlicher Schwellenräume untersucht – vom städtischen Maßstab bis zur Schnittstelle zwischen Gebäude und Freiraum. Die empirische Grundlage bilden Kartierungen, die Studierende im Seminar „Spatial Commons 16 – Thresholds as Design Device“ erstellt haben, um den räumlichen Kontext, alltägliche Nutzungen sowie die Eigentumsverhältnisse zeichnerisch sichtbar zu machen und zueinander in Beziehung zu setzen.
Die Untersuchung zeigt, wie Menschen Räume in ihrem Wohnumfeld nutzen und gestalten und welchen Stellenwert diese Übergangsräume für die Wohnpraxis an den jeweiligen Orten haben. Im Sinne eines „architektonischen Urbanismus“ (Wolfrum 2016) wird der performative Zusammenhang von räumlicher Form, Handlung, Wahrnehmung und Raumproduktion mithilfe eines relationalen Raumbegriffs verdeutlicht. Die Beschreibung der sozialräumlichen Qualitäten von Schwellenräumen soll Architekt:innen und Stadtplaner:innen als Orientierung dienen, um Wohnviertel und stadträumliche Situationen so zu gestalten, dass Vielfalt und Lebendigkeit gefördert werden, unabhängig von Besitzverhältnissen oder wirtschaftlicher Macht.Threshold and transition spaces are difficult to define due to their inherent ambivalence. They separate and connect at the same time and describe the transition between spaces with different territorial claims: the public and the private. Examples in an urban context include courtyards, passageways and bridges. With the increasing privatisation of cities and the economisation of public spaces, accessible and consumption-free spaces are becoming increasingly contested commodities.
The work is based on the assumption that thresholds and transitional spaces elude control of ownership and use due to their blurred nature, thus representing a potential for appropriation as spaces for expanded living practices. Courtyards, passageways and other threshold spaces are used by residents to expand their living space. Based on three case studies of large-scale residential structures in central Berlin, the spatial qualities and spatial production of neighborhood threshold spaces are analysed and described, from the urban scale to the interface between buildings and open space. The empirical basis for this are mappings developed by students in the seminar ‘Spatial Commons 16 – Thresholds as Design Device’, which visualize the spatial context, everyday uses and ownership structures and relate them to each other.
The study demonstrates how people use and shape spaces in their living environment and the significance of these transitional spaces for everyday residential practices at each location. In the sense of “architectural urbanism” (Wolfrum, 2016), it highlights the performative relationship between spatial form, action, perception, and space production, following the relational concept of space. The description of the social and spatial qualities of threshold spaces is intended to serve as guidance for architects and urban planners in designing residential neighborhoods and urban situations that foster diversity and liveliness, regardless of ownership or economic power.BMBF, 01BF2107, Wohnqualität: Forschen mit Kindern und Jugendlichen zur Wohnqualität in der Großwohnsiedlun
Dynamische verteilte Optimierung und Fixpunktsuche mittels Over-the-Air-Funktionsberechnung
No full textThis thesis investigates the design and analysis of distributed algorithms for cooperative multiagent systems, where agents aim to solve time-varying optimization and fixed-point seeking problems under decentralized and noisy communication constraints.
The problems of interest include minimizing the sum of local time-varying costs subject to local constraints, or finding points in the intersection of time-varying fixed-point sets, assuming that time-invariant solutions exists.
Motivated by real-world applications in wireless sensor networks, the proposed framework addresses scenarios where agents communicate over time-varying networks with noisy and fading channels, and where tight coordination among the networked entities for synchronization or scheduling is infeasible.
In this thesis, we study two-step iterative schemes that decouple local computations from network-driven information aggregation.
Local update step incorporates current local information to the iterates, and it is modeled using set-theoretic methods, such as the adaptive projective subgradient method (APSM) or the general class of quasi-nonexpansive mappings.
Whereas, the consensus step facilitates efficient aggregation of estimates across the agents over decentralized networks.
A key contribution lies in the development of fully decentralized and scalable consensus implementation based on the over-the-air function computation (OTA-C) technology, which exploits the superposition property of wireless multiple-access channels (WMACs).
Unlike prior OTA-C methods, the proposed protocol requires neither centralized coordination nor any channel-related information making it well-suited for time-sensitive, large-scale, and resource-constrained deployments.
To solve the dynamic distributed optimization and fixed-point seeking problems considered in this thesis, we introduce a class of distributed algorithms that are both resilient to bounded random perturbations and compatible with the OTA-C based consensus steps.
These algorithms extend existing frameworks by integrating advanced machine learning techniques such as superiorization with scalable physical-layer communication.
The theoretical analysis establishes sufficient conditions for almost sure and mean-square convergence to feasible solutions under minimal assumptions on operator structure and communication dynamics.
The convergence is established under two scenarios of practical relevance: (i) doubly-stochastic mixing, where the network graph is balanced in expectation at each iteration, and (ii) row-stochastic mixing, which is more general and allows agents to operate with minimum coordination.
Numerical experiments on synthetic and real-world data demonstrate that the proposed algorithms are not only communication-efficient and scalable, but also enable significant energy savings during communication.
The results provide new insights into distributed computation under realistic communication models and open promising directions for OTA-C based collaborative learning, decentralized control, and operator-theoretic algorithm design.
The thesis concludes by highlighting several open problems and future research directions.
These include extending the OTA-C consensus framework to achieve improved performance guarantees and explicit tail bounds, relaxing the i.i.d.~assumption on network graph realizations, analyzing convergence behavior in the absence of common time-invariant solutions, and exploring extensions related to inexact consensus and convergence rate analysis.Diese Dissertation untersucht die Entwicklung und Analyse verteilter Algorithmen für kooperative Multiagentensysteme, in denen Agenten zeitveränderliche Optimierung und Fixpunktprobleme unter dezentralen und verrauschten Kommunikationsbedingungen lösen sollen. Die betrachteten Problemstellungen umfassen sowohl die Minimierung der Summe lokaler, zeitabhängiger Kosten unter lokalen Nebenbedingungen als auch das Finden von Punkten im Schnitt zeitabhängiger Fixpunktmengen, wobei angenommen wird, dass zeitinvariante Lösungen existieren. Motiviert durch reale Anwendungen in drahtlosen Sensornetzwerken adressiert der vorgeschlagene Rahmen Szenarien, in denen Agenten über zeitveränderliche Netzwerke mit verrauschten und ausblendenden Kanälen kommunizieren und enge Koordination zur Synchronisation oder Zeitplanung nicht möglich ist.
In dieser Arbeit werden zweistufige iterative Verfahren untersucht, die lokale Berechnungen von der netzwerkgetriebenen Informationsaggregation entkoppeln. Der lokale Aktualisierungsschritt integriert aktuelle lokale Informationen in die Iterierten und wird durch mengentheoretische Methoden modelliert, wie etwa durch die adaptive projektive Subgradientenmethode (APSM) oder die allgemeinere Klasse quasi-nichtexpansiver Abbildungen. Der Konsensschritt hingegen ermöglicht eine effiziente Aggregation von Schätzungen über dezentrale Netzwerke hinweg.
Ein zentraler Beitrag liegt in der Entwicklung einer vollständig dezentralen und skalierbaren Konsensimplementierung auf Basis der Over-the-Air Function Computation (OTA-C), die die Überlagerungseigenschaft drahtloser Mehrfachzugriffskanäle (WMACs) ausnutzt. Im Gegensatz zu bisherigen OTA-C-Ansätzen erfordert das vorgeschlagene Protokoll weder zentrale Koordination noch kanalbezogene Informationen, was es besonders geeignet für zeitkritische, großskalige und ressourcenbeschränkte Anwendungen macht.
Zur Lösung der betrachteten dynamischen verteilten Optimierung und Fixpunktprobleme wird eine Klasse verteilter Algorithmen eingeführt, die sowohl gegenüber beschränkten zufälligen Störungen robust als auch mit OTA-C-basierten Konsensmechanismen kompatibel sind. Diese Algorithmen erweitern bestehende Frameworks, indem sie fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens wie Superiorisierung mit skalierbarer physikalischer Kommunikation kombinieren.
Die theoretische Analyse legt hinreichende Bedingungen für die fast sichere und mittlere quadratische Konvergenz zu zulässigen Lösungen unter minimalen Annahmen über die Operatorstruktur und Kommunikationsdynamik fest. Die Konvergenz wird in zwei praxisrelevanten Szenarien gezeigt: (i) im doubly-stochastic-Fall, in dem der Netzwerkgraph im Erwartungswert balanciert ist, und (ii) im allgemeineren row-stochastic-Fall, der minimale Koordination zwischen den Agenten erlaubt. Numerische Experimente auf synthetischen und realen Datensätzen zeigen, dass die vorgeschlagenen Algorithmen nicht nur kommunikationseffizient und skalierbar sind, sondern auch signifikante Energieeinsparungen während der Kommunikation ermöglichen.
Die Ergebnisse liefern neue Erkenntnisse über verteiltes Rechnen unter realistischen Kommunikationsmodellen und eröffnen vielversprechende Perspektiven für OTA-C-gestütztes kollaboratives Lernen, dezentrale Steuerung und operatorbasierte Algorithmusentwicklung. Die Arbeit schließt mit der Diskussion offener Fragestellungen und zukünftiger Forschungsrichtungen. Dazu zählen die Erweiterung des OTA-C-Konsensrahmens zur Verbesserung der Leistungsgarantien und zur Herleitung expliziter Wahrscheinlichkeitsabschätzungen, die Aufhebung der i.i.d.~Annahme für Netzwerkgraphen, die Analyse des Konvergenzverhaltens bei fehlenden gemeinsamen Fixpunkten sowie Untersuchungen zu ungenauem Konsens und Konvergenzraten.DFG, 273882191, SPP 1914: Cyber-Physical Networking (CPN
Recipe‐free synthesis of optimal operation trajectories for batch processes based on process models
No full textBatch processes are usually operated following recipes, which are based on experience and expert knowledge. This ensures feasible and safe operation, because process constraints are indirectly included in the recipe. However, the recipe structure itself constrains the solution space and might exclude other more efficient trajectories. Therefore, the hidden constraints are explicitly formulated, and the arising optimization problem is solved without using prior knowledge in the form of recipes. Case studies are performed on rigorous models of a batch reactor and a batch distillation column. It is demonstrated that the optimization problem formulated as a smoothed dynamic nonlinear programming problem outperforms a mixed-integer formulation. Finally, a multi-objective case is investigated that strongly outperforms a recipe-based benchmark.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025DFG, 466380688, Safe Reinforcement Learning under Uncertainty for Hybrid Separation Processes with Recycles in Chemical EngineeringDFG, 441958259, SPP 2331: Machine Learning in Chemical Engineering. Knowledge Meets Data: Interpretability, Extrapolation, Reliability, Trus
Verflechtungen vom 18. Jahrhundert bis heute
No full textUmwelt, Technik und Wissen sind zentrale Triebfedern moderner Gesellschaften. Die Beiträger*innen machen die Verflechtungen dieser Bereiche vom 18. Jahrhundert bis heute sichtbar. Dabei setzen sie Schwerpunkte auf das Spannungsverhältnis zwischen Ökonomie und Ökologie in Konzepten und Praktiken des Haushaltens, auf kritische Infrastrukturen und vulnerable Umwelten, auf widerständige Umwelten in Zeiten ihrer Quantifizierung sowie auf die Verwissenschaftlichung von Umwelten in der Agrargeschichte – und bieten so einen aktuellen Einblick in die junge Forschung aus der Umweltgeschichte und angrenzenden Fächern im deutschsprachigen Raum.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 202
Think-aloud walkthrough transcripts: interactive BPMN-based Research Data Management guideline (academic–industry collaboration)
No full textThis dataset contains anonymized transcripts from think-aloud walkthrough workshops in which researchers used and discussed a clickable, role-based BPMN process-map guideline for Research Data Management (RDM) in academic–industry collaboration projects. Participants worked in small groups and verbalized their thoughts while navigating the prototype, applying it to example scenarios, and commenting on clarity, terminology, decision points/gateways, and usability (e.g., navigation, readability). The transcripts were created from audio recordings, subsequently anonymized, and are provided to support transparency, qualitative re-analysis, and reuse in research on process-guided RDM, BPMN comprehensibility, and usable governance guidance
Auto-ignition of steam-diluted dimethyl ether/air mixtures behind reflected shock waves
No full textThe data set contains measurement data of ignition of steam diluted dimethyl ether/ air mixtures behind reflected shock waves. The data is used for the following publication: Zander, L.; Kather, Y.; Vinkeloe, J.; Djordjevic, N. Influence of Steam Dilution on Ignition Delay Time of Dimethyl Ether/Air Mixtures at High Pressure Measured behind Reflected Shock Waves. Combustion and Flame 2024, 259, 113191. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2023.113191.DFG, 200291049, SFB 1029: TurbIn - Signifikante Wirkungsgradsteigerung durch gezielte, interagierende Verbrennungs- und Strömungsinstationaritäten in Gasturbine
Beyond transparency: evaluating explainability in AI-supported fact-checking
No full textThe rise of Generative AI has made the creation and spread of disinformation easier than ever. In response, the EU’s Digital Services Act now requires social media platforms to implement effective countermeasures. However, the sheer volume of online content renders manual verification increasingly impractical. Recent research shows that combining AI with human expertise can improve fact-checking performance, but human oversight remains crucial, especially in domains involving fundamental rights like free speech. When ground truth is uncertain, AI systems must be both transparent and explainable. While various explainability methods have been applied to disinformation detection, they often lack human-centered evaluation regarding their task-specific usefulness and interpretability. In this study, we evaluate different explainability features in AI systems for fact-checking, focusing on their impact on performance, perceived usefulness, and understandability. Based on a user study (n=406) including crowdworkers and journalists, we find that explanations enhance perceived usefulness and clarity but do not consistently improve human-AI performance, and can even lead to overconfidence. Moreover, whereas XAI features generally help to increase performance, they enabled more individual interpretation among experts and lay-users, resulting in a broader variation of outcomes under. This underscores the need for complementary interventions and training to mitigate overreliance and support effective human-AI collaboration in fact-checking.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 2025BMFTR, 16KIS2047, Verbundprojekt: Vertrauenswürdige Anonymisierung sensibler Patientendaten für Fernkonsultationen, VERAND