University of Siegen
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2016 research outputs found
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Kulinarische Sensorik
No full textProf. Dr. Jens Schröter, Christoph Borbach, Max Kanderske und Prof. Dr. Benjamin Beil sind Herausgeber der Reihe. Die Herausgeber*innen der einzelnen Hefte sind renommierte Wissenschaftler*innen aus dem In- und Ausland.Essen ist nie nur eine Frage des Gaumens – es ist ein mediales, technisches und kulturelles Ereignis. Die Ausgabe untersucht, wie digitale Sensoren, KI und soziale Medien unsere Wahrnehmung von Geschmack, Geruch und Textur verändern. Von elektronischen Nasen und maschinellem Tasting über Food-Photography bis zu KI-generierten Rezepten: Kulinarik wird zum Feld, in dem Sinne, Medien und Technologien neu zusammenspielen.Eating is never just a matter of the palate – it is a medial, technical, and cultural event. This issue explores how digital sensors, AI, and social media are reshaping our perception of taste, smell, and texture. From electronic noses and machine tasting to food photography and AI-generated recipes, culinary culture emerges as a field where senses, media, and technologies intersect in new ways
Oberflächengestützte Flowing Atmospheric-Pressure Afterglow Massenspektrometrie (SA-FAPA-MS)
No full textAnalytical chemistry plays a crucial role in ensuring the safety, quality, and authenticity of products and processes, e.g. in the food and beverage industry, pharmaceutical production, but also in forensics, diagnostics, and environmental sciences. One of its most powerful tools is mass spectrometry (MS) which allows scientists to selectively detect substances even at lowest amounts. Conventional MS techniques usually require extensive and complex sample preparation and additional separation procedures which make them time-consuming, resource-intensive and therefore costly. A novel approach known as ambient desorption/ionization MS (ADI-MS), offers a faster and more sustainable alternative by allowing direct analysis of samples in their original state.
This dissertation presents the development, optimization, and application of a specific ADI-MS technique termed surface-assisted flowing atmospheric-pressure afterglow MS (SA FAPA MS). This method is based on a plasma-based ionization source in combination with functionalized sample carrier surfaces and enables rapid, preparation-free detection of small molecules in matrix-containing samples, e.g. in beverages, pharmaceutical products or even body fluids.
One core goal was to improve the quantitative capabilities of SA FAPA MS as ADI MS in general faces challenges regarding signal stability and overall reproducibility. A key finding was that the choice of the sampling surface dramatically influences performance. Among the surfaces tested, cyano- and dimethyl-functionalized thin-layer chromatography (TLC) plates performed better than conventional supports such as glass or metal mesh. These surfaces enabled higher ion yields, better signal stability, and broader dynamic ranges, ultimately leading to detection limits down to the femtomole (fmol) range.
The method was successfully applied to accurately quantify model substances in beverages and electronic cigarette liquids even when matrix effects were expected. Precision and accuracy were further improved by isotopically labeled standards. Further, the semi-quantitative detection of benzocaine in human saliva demonstrated the potential for biomonitoring and diagnostic applications.
For the applications above, SA FAPA MS proves to be a fast, sensitive, and sustainable alternative to conventional MS methods. Minimal sample pre-treatment requirements, versatility, and high throughput make it very attractive for use in quality control, toxicology, diagnostics, and environmental monitoring where accurate results are required as quickly as possible
Spiegelungen
No full textDas Siegener Löhrtor-Schwimmbad, in den Fünfzigerjahren im Bauhausstil errichtet und seither der Ort, an dem die meisten Siegener das Schwimmen gelernt haben, genügt nicht mehr den Anforderungen an ein modernes Hallenbad: Es ist nur eine Frage der Zeit, wann es geschlossen und vielleicht sogar abgerissen werden soll.
In dieser politisch ungeklärten und emotional bewegenden Situation hat eine Gruppe von Studierenden der Siegener Universität unter der Leitung der Professoren Ulrich Exner (Architektur) und Martin Herchenröder (Musik) das Bad architektonisch, klanglich, historisch und funktional untersucht und aus den Analyseergebnissen unter dem Titel "Spiegelungen" eine Performance entwickelt, die Architektur, Installation, Licht, Video, Musik und das allgegenwärtige Wasser in einen neuen, ungewohnten Zusammenklang bringt und in der jedes Element die anderen widerspiegelt - das spannungsvolle architektonische Ineinander von Innen und Außen, Lichtreflexe und Schallreflexionen auf Kacheln, Glas und Wasser, der Raum und sein Kontext in Video und Musik, und in allem die Geschichte und die Geschichten rund um diesen besonderen Ort, Erinnerungen und Träume, Erlebtes und Gedachtes, Gefundenes und Erfundenes.
Die Performance ist hier mit Entwürfen, Skizzen, Fotos, Texten und mit einer vollständigen Video-Live-Aufzeichnung dokumentiert. (Link zum Video unter "Externe Ressource"
Process Development of 3D-Swivel-Bending
No full textMit der zunehmenden Individualisierung entwickelt sich die Massenproduktion hin zu einer personalisierten Fertigung, die durch kleinere Losgrößen und eine größere Variantenvielfalt gekennzeichnet ist. Dadurch steigt der Bedarf an flexiblen Fertigungstechniken. Das 3D-Schwenkbiegen ist ein innovativer Ansatz zur werkzeugarmen Herstellung komplexer Profilbauteile, insbesondere durch die Fähigkeit, nichtlineare sowie auch dreidimensionale Biegekanten und Freiformflächen zu realisieren. Die Entwicklung dieses Verfahrens zielt darauf ab, effizientere und flexiblere Methoden zur Fertigung querschnittsvariabler und belastungsangepasster Bauteile zu schaffen. Ein wichtiger Aspekt ist die Erweiterung des Schwenkbiegeprinzips um zusätzliche Freiheitsgrade, um die Formgebung von nichtlinearen Biegekanten und Freiformflächen zu ermöglichen. Das Verfahren basiert auf einer veränderten Verfahrensvorschrift, bei der die Drehachse des Biegewerkzeugs relativ zur Biegekante verschoben wird und angepasste Werkzeuggeometrien entwickelt werden. In einer Prozessauslegung werden die Umformmechanismen und Effekte des 3D-Schwenkbiegens analysiert, um die Eigenschaften der hergestellten Teile und die Verfahrensgrenzen analytisch zu beschreiben. In der Verfahrensmodellierung werden verschiedene Methoden zur Charakterisierung des mechanischen Verhaltens vorgestellt, um ein Prozessfenster für das 3D-Schwenkbiegen abzuleiten. Dies ermöglicht eine präzise Charakterisierung der Umformmechanismen. Das Prozessfenster zeigt das Arbeitsfeld des 3D-Schwenkbiegens und kann zur Bewertung und Auslegung künftiger Geometrien herangezogen werden. Eine Validierung der entwickelten Methoden bewertet die Anwendbarkeit des 3D-Schwenkbiegens in industriellen Kontexten und zeigt technologische sowie wirtschaftliche Vorteile auf. Sie zeigt, dass sich das 3D-Schwenkbiegen besonders für kleinere und mittlere Losgrößen in der Automobil- und Luftfahrtindustrie sowie im Bausektor eignet. Die Verfahrenserweiterung fokussiert sich auf Verbesserungen der Flexibilität und Anwendbarkeit. Eine hybride Biegekinematik und neue Technologien zur Werkzeugherstellung und Biegefolgenplanung werden entwickelt. Zusätzlich wird ein Prozessgenerator zur digitalen Planung und Optimierung des Produktionsprozesses eingeführt. Das 3D-Schwenkbiegen bietet durch Flexibilität und Effizienz eine innovative Lösung für komplexe Bauteile. Es eignet sich besonders für kleine Losgrößen in Industriebranchen und vereint technologische sowie wirtschaftliche Vorteile.With increasing individualization, mass production is evolving towards personalized manufacturing, which is characterized by smaller batch sizes and a greater variety of variants. This increases the need for flexible manufacturing technologies. 3D-swivel-bending is an innovative approach to the low-tool production of complex profile components, particularly due to its ability to realize non-linear and three-dimensional bending edges and free-form surfaces. The development of this process aims to create more efficient and flexible methods for the manufacturing of components with variable cross-sections and load-adapted components. An important aspect is the extension of the swivel-bending principle by additional degrees of freedom to enable the shaping of non-linear bending edges and free-form surfaces. The process is based on a modified process instruction in which the axis of rotation of the bending tool is shifted relative to the bending edge, and adapted tool geometries are developed. The forming mechanisms and effects of 3D-swivel-bending are analyzed in a process design in order to describe the properties of the manufactured parts and the process limits analytically. Various methods for characterizing the mechanical behavior are presented in the process modelling to derive a process window for 3D-swivel-bending. This enables precise characterization of the forming mechanisms. The process window shows the working field of 3D-swivel-bending and can be used to evaluate and design future geometries. A validation of the developed methods evaluates the applicability of 3D-swivel-bending in industrial contexts and demonstrates technological and economic advantages. It shows that 3D-swivel-bending is particularly suitable for small and medium batch sizes in the automotive and aerospace industries, as well as in the construction sector. The process extension focusses on improvements in flexibility and applicability. Hybrid bending kinematics and new technologies for tool production and bending sequence planning are being developed. In addition, a process generator for digital planning and optimization of the production process is introduced.
Thanks to its flexibility and efficiency, 3D-swivel-bending offers an innovative solution for complex components. It is particularly suitable for small batch sizes in industrial sectors and combines technological and economic advantages
Komplotte und Konspirationen
No full textDer Aufsatz entwickelt die These, dass wir es in Dan Browns „Sakrileg“ mit einer eigentümlichen Form von Mittelalterlichkeit und von Wissenschaftspopularisierung in Form eines Gegenwartsthrillers zu tun haben. Das Geheimnis um den Gral, das nicht von vielen oder von niemandem beachtet werden durfte, wird durch die katholische Kirche depopularisiert und dekanonisiert. Es entsteht ein Bild von Wissenschaft das gerade der Wieder-, nicht der Entzauberung der Welt dient. Dieser Wissenspopularisierung entspricht auf der Seite der ‚Wissensverarbeitungsmodi‘ die Figur des Autodidakten, der die Lektüre von Dan Browns Sakrileg als Erweckungserlebnis feiert und ihn so popularisiert. Die Verschwörungsthematik bei Dan Brown gehört zur erzählten Welt, weil wir es auf beiden Seiten – der Verschwörung des Opus Dei aus Sicht der Aufklärung und der Verschwörung der Prieuré de Sion aus Sicht des Katholizismus – mit der narrativen Inszenierung von ‚Halbwahrheiten‘ zu tun haben, die für die innere Kohärenz der Geschichte sorgen. Abschließend weitere Gedanken zur Präsenz des populären Wissens vom Mittelalter im in der Literaturgeschichte und im Gegenwartsroman entwickelt.The essay argues that Dan Brown’s The Da Vinci Code represents a unique blend of medievalism and the popularization of science, framed within the context of a modern thriller. The so-called “secret” of the Grail, which was once shrouded in mystery and reserved for a select few, is effectively depopularized and decanonized by the Catholic Church. In doing so, the novel presents science not as a force of disenchantment, but as a means of re-enchanting the world. This popularization of knowledge aligns with the figure of the autodidact, who finds in The Da Vinci Code an awakening experience, further contributing to the novel’s widespread appeal. The theme of conspiracy in The Da Vinci Code is integral to its narrative, with the conflict between the Opus Dei faction (from an Enlightenment perspective) and the Priory of Sion (from a Catholic standpoint) serving as the backdrop. Both conspiracies rely on the manipulation of “half-truths,” which help maintain the story’s internal coherence. Ultimately, the essay also explores the significance of medieval knowledge in contemporary literature, reflecting on how such themes are woven into the fabric of modern narrative and literary history
Verteiltes Time-Triggered Caching und Speicherzugriffsoptimierung für Neural Network Tensor Accelerators in Multicore Safety-Critical Systems
No full textNeural network accelerators are essential for meeting the computational demands of modern AI applications; however, their use in safety-critical and real-time environments presents significant challenges, primarily due to inefficiencies in memory access and interference from other applications, leading to unpredictable memory access patterns. This dissertation addresses these memory access bottlenecks by proposing a time-triggered architecture that enhances the memory access mechanisms of tensor accelerators. Traditional accelerators, such as the Versatile Tensor Accelerator (VTA), encounter limitations related to memory bandwidth, resource contention, and variable latency, which impair performance in safety-critical, memory-intensive tasks. This work introduces the Time-Triggered Memory Access VTA (TTmaVTA), which applies time-triggered architectures to control and regulate the memory access of the VTA, ensuring predictable and conflict-free memory transactions. The TTmaVTA framework is further refined with dual memory optimisation techniques, prefetching, and caching mechanisms. These enhancements, collectively referred to as OPTTmaVTA, improve memory throughput while significantly reducing memory access latency. Prefetching mechanisms retrieve data during idle memory cycles, minimising delays due to dependency stalls, while deterministic caching optimises frequently accessed memory operations, reducing memory bus accesses. Together, these methods improve the memory performance of neural network accelerators while ensuring timing predictability, particularly in safety-critical contexts. This dissertation presents hardware experiments and software simulations that validate the effectiveness of TTmaVTA and OPTTmaVTA in improving memory access predictability and memory throughput. Hardware-based experiments using a Conv2D workload on an FPGA demonstrate that TTmaVTA achieves a 2.86% reduction in execution time, primarily due to improved memory scheduling and conflict resolution; however, resource overhead limits TTmaVTA scalability for larger workloads. Software simulations of OPTTmaVTA with ResNet-18 show a 12.68% improvement in memory access time through prefetching and an 8.75% gain through caching. Overall, the OPTTmaVTA architecture achieves improved memory throughput, with a total latency reduction of approximately 19.86% across all memory operations. In culmination, a scheduling algorithm maps memory access patterns to predefined schedules, ensuring deterministic execution and adherence to real-time constraints. Through a combination of theoretical analysis and practical evaluations, this work makes a substantial contribution to hardware-software co-design for neural network accelerators, particularly suited for applications in safety-critical domains.Neuronale Netzwerkbeschleuniger sind entscheidend, um den Rechenanforderungen moderner KI-Anwendungen gerecht zu werden. Ihre Nutzung in sicherheitskritischen und Echtzeitumgebungen stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere durch Ineffizienzen beim Speicherzugriff und Interferenzen durch andere Anwendungen, die zu unvorhersehbaren Speicherzugriffsmustern führen. Diese Dissertation adressiert diese Engpässe, indem sie eine zeitgesteuerte Architektur vorschlägt, die die Speicherzugriffsmechanismen von Tensor-Beschleunigern verbessert. Traditionelle Beschleuniger, wie der Versatile Tensor Accelerator (VTA), stoßen beispeicherintensiven, sicherheitskritischen Aufgaben auf Einschränkungen in Bezug auf Speicherbandbreite, Ressourcenengpässe und variable Latenzzeiten. In dieser Arbeit wird der Time-Triggered Memory Access VTA (TTmaVTA) vorgestellt, der zeitgesteuerte Architekturen verwendet, um den Speicherzugriff des VTA zu steuern und dabei vorhersehbare, konfliktfreie Speichertransaktionen zu gewährleisten. Das TTmaVTA-Framework wird durch zwei Speicheroptimierungstechniken, Prefetching und Caching, weiter verbessert. Diese Optimierungen, zusammengefasst als OPTTmaVTA, steigern den Speicherdurchsatz und reduzieren die Speicherzugriffs-Latenzzeiten erheblich. Prefetching-Mechanismen rufen Daten während inaktiver Speicherzyklen ab, um Verzögerungen durch Abhängigkeitsblockaden zu minimieren, während deterministisches Caching häufig genutzte Speicheroperationen optimiert und die Anzahl der Speicherbuszugriffe verringert. Diese Methoden steigern gemeinsam die Speicherleistung neuronaler Netzwerkbeschleuniger und gewährleisten gleichzeitig zeitliche Vorhersehbarkeit, insbesondere in sicherheitskritischen Kontexten. Die Dissertation präsentiert Hardware-Experimente und Software-Simulationen, die die Effektivität von TTmaVTA und OPTTmaVTA zur Verbesserung der Speicherzugriffsvorhersagbarkeit und des Speicherdurchsatzes bestätigen. Hardware-Experimente mit einem Conv2D-Workload auf einem FPGA zeigen, dass TTmaVTA eine Reduzierung der Ausführungszeit um 2,86% erreicht, hauptsächlich durch optimierte Speicherplanung und Konfliktlösung, jedoch begrenzt der Ressourcenaufwand die Skalierbarkeit für größere Workloads. Software-Simulationen des OPTTmaVTA mit ResNet-18 zeigen eine Verbesserung der Speicherzugriffszeit um 12,68% durch Prefetching und einen Gewinn von 8,75% durch Caching. Insgesamt erreicht die OPTTmaVTA-Architektur eine Steigerung des Speicherdurchsatzes mit einer Gesamtverringerung der Latenzzeit um etwa 19,86% über alle Speicheroperationen. Ein abschließender Scheduling-Algorithmus weist Speicherzugriffsmuster vordefinierten Zeitplänen zu, was eine deterministische Ausführung und Einhaltung von Echtzeit-Anforderungen sicherstellt. Durch eine Kombination von theoretischer Analyse und praktischen Evaluierungen leistet diese Arbeit einen bedeutenden Beitrag zum Hardware-Software-Co-Design für neuronale Netzwerkbeschleuniger, insbesondere für sicherheitskritische Anwendungen
Eingebettete KI für die Bewertung des Gesundheitszustands in Echtzeit und Behandlungsempfehlungen bei Rettungseinsätzen
No full textRescue emergencies are generally quite strenuous and challenging because they deal with human lives in a situation where it is difficult to apprehend precisely the health status of a distressed patient due to personal and work limitations. Often the rescue personnel have to deal with high levels of mental and physical stress, trauma, and emotional strain during rescue operations, especially when dealing with injured and vulnerable victims. This certainly impacts their decision-making abilities and overall well-being. Time, the main constraint in such rescue situations, also plays a vital role in decision-making. Therefore, it is necessary to recognize relevant situations i.e. health complications of the rescue patients on site, and to take appropriate first aid measures. The situation may change during the further course of initial treatment, with rescue workers judging this primarily by the visible condition of the emergency patient, the data from medical equipment (e.g., ventilator, ECG), and the mission description from the control room. Such changes are required to be responded to immediately, for example by resuscitation or appropriate medication. That's why, waiting for results from medical tests like MRI and ECG which are time-consuming and not suitable for emergency cases is not considered suitable for rescue cases. Considering these technical constraints, the doctoral thesis focuses on employing artificial intelligence (AI) models in two aspects that can expedite and improve the rescue process. Firstly, for the diagnosis of health complications in rescue situations and secondly to identify the correct medications as a part of initial treatment. A major part of this research is focused on advanced data analysis techniques that were used to extract information from 12 years of rescue records of 273,283 cases in the German city of Siegen-Wittgenstein. The initial data received from the rescue station was raw and in many cases contained incomprehensible information for which Natural Language Processing (NLP) techniques were applied to extract and interpolate relevant attributes. Subsequently, a detailed method for creating various AI models to promptly detect six key complications— Cardiovascular, Respiratory, Psychiatric, Neurological, Metabolic, and Abdominal—was conducted and is detailed in this dissertation. To develop the detection models for each complication, Artificial Intelligence(AI) algorithms like machine learning including both classical and deep learning approaches were used. To train these models attributes like patients' medical history, health diagnoses including neurological assessment, vital signs, initial impression of the rescue personnel, administered medications, and other treatment paths were used. During the course of development, one primary objective was to identify the model achieving the greatest accuracy and precision. Based on this research, Extreme Gradient Boosting (XGB) and Random Forest (RF) algorithms were found as the most promising, showcasing accuracy rates ranging from 80\% to 96\%. After recognizing health complications, further research was done to find out if AI can also be implemented to determine possible medications based on detected complications and patients' health vitals. The result achieved from it also was impressive with accuracy close to 80\%. AI models are further tested by deploying them into various accelerators, such as ARM processors, FPGAs and microcontrollers, to evaluate their performance based on inference time. The overall focus of this research is to overcome the rescue challenges in real-time by recognizing rescue situations and improving the quality of care and efficiency of rescue personnel.Rettungseinsätze sind in der Regel äußerst herausfordernd, da sie mit menschlichem Leben in einer Situation umgehen, in der es aufgrund arbeitsbedingter Einschränkungen schwierig ist, den Gesundheitszustand eines hilfsbedürftigen Patienten genau einzuschätzen. Häufig müssen Rettungskräfte während der Einsätze mit hohen psychischen und physischen Belastungen, Traumata und emotionalem Stress umgehen, insbesondere im Umgang mit verletzten und gefährdeten Opfern. Dies beeinträchtigt ihre Entscheidungsfähigkeit. Die Zeit, der Hauptfaktor in solchen Rettungssituationen, spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung. Daher ist es notwendig, relevante Situationen, d. h. die gesundheitlichen Komplikationen der Patienten vor Ort, zu erkennen und entsprechende Erste-Hilfe-Maßnahmen zu ergreifen. Die Situation kann sich im weiteren Verlauf der Erstbehandlung ändern, wobei Rettungskräfte dies in erster Linie anhand des sichtbaren Zustands des Notfallpatienten, der Daten von medizinischen Geräten (z. B. Beatmungsgerät, EKG) und der Einsatzbeschreibung aus der Leitstelle beurteilen. Solche Änderungen müssen sofort berücksichtigt werden, beispielsweise durch Wiederbelebung oder die Verabreichung geeigneter Medikamente. Aus diesem Grund gelten zeitaufwändige medizinische Tests wie MRT und EKG, die sich für Notfälle nicht eignen, als ungeeignet für Rettungseinsätze. Angesichts dieser technischen Einschränkungen konzentriert sich die vorliegende Doktorarbeit auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in zwei Aspekten, die den Rettungsprozess beschleunigen und verbessern können: Erstens zur Diagnose von gesundheitlichen Komplikationen in Rettungssituationen und zweitens zur Identifikation der Medikamente im Rahmen der Erstbehandlung. Ein wesentlicher Teil dieser Forschung widmet sich fortschrittlichen Datenanalysetechniken, die angewandt wurden, um Informationen aus 12 Jahren Rettungsdaten von 273.283 Fällen in der deutschen Stadt Siegen-Wittgenstein zu extrahieren. Die ursprünglichen Daten, die von der Rettungsleitstelle empfangen wurden, waren unstrukturiert und enthielten in vielen Fällen unverständliche Informationen, für die Natural Language Processing (NLP)-Techniken eingesetzt wurden, um relevante Attribute zu extrahieren und zu interpolieren. Daraufhin wurde eine detaillierte Methode zur Erstellung verschiedener KI-Modelle entwickelt, um sechs zentrale Komplikationen – Kardiovaskuläre, respiratorische, psychiatrische, neurologische, metabolische und abdominale – schnell zu erkennen. Für die Entwicklung der Erkennungsmodelle für jede Notfälle wurden Algorithmen der KI, einschließlich maschinellem Lernen und sowohl klassischen als auch Deep-Learning-Ansätzen, eingesetzt. Zur Schulung dieser Modelle wurden Attribute wie die Krankengeschichte der Patienten, Diagnosen einschließlich neurologischer Bewertungen, Vitalzeichen, der Ersteindruck der Rettungskräfte, verabreichte Medikamente und andere Behandlungspfade verwendet. Im Verlauf der Entwicklung war ein Hauptziel, das Modell mit der höchsten Genauigkeit und Präzision zu identifizieren. Auf Basis dieser Forschung erwiesen sich die Algorithmen Extreme Gradient Boosting (XGB) und Random Forest (RF) als die vielversprechendsten und erreichten Genauigkeitsraten von 80 \% bis 96 \%. Nach der Erkennung gesundheitlicher Komplikationen wurde weiter geforscht, ob KI auch zur Bestimmung möglicher Medikamente auf Basis der erkannten Komplikationen und der Vitalzeichen der Patienten eingesetzt werden kann. Auch hier waren die erzielten Ergebnisse beeindruckend, mit einer Genauigkeit von fast 80 \%. Die KI-Modelle wurden zusätzlich getestet, indem sie in verschiedenen Beschleunigern wie ARM-Prozessoren, FPGAs und Mikrocontrollern eingesetzt wurden, um ihre Leistung anhand der Inferenzzeit zu evaluieren. Der Schwerpunkt dieser Forschung liegt insgesamt darauf, die Herausforderungen von Rettungseinsätzen in Echtzeit zu bewältigen, indem Rettungssituationen erkannt und die Qualität der Versorgung sowie die Effizienz des Rettungspersonals verbessert werden
Synthesis and Investigation of Nanostructured Catalytic Coatings on Ceramic Foams for the Power-to-Gas Research Cluster
No full textDie vorliegende Arbeit untersucht Katalysatoren auf TiO₂-Basis für die CO₂-Methanisierung im Power-to-Gas-Kontext, die zur langfristigen Energiespeicherung und Dekarbonisierung im Einklang mit dem Pariser Abkommen beiträgt. Hierzu kommen offenzellige Keramikträger mit nanostrukturierten Nickelschichten zum Einsatz, die einen stabilen, effizienten Betrieb auch unter dynamischen Bedingungen ermöglichen. Die entwickelten Systeme erreichen hohe Methanausbeuten nahe dem thermodynamischen Gleichgewicht, sind langzeitstabil und für den wirtschaftlichen Lastwechselbetrieb geeignet.This research investigates TiO₂-based catalysts for the CO₂ methanation in the context of Power-to-Gas applications, contributing to long-term energy storage and decarbonization in line with the Paris Agreement. Open-cell ceramic foam carriers coated with nanostructured nickel layers are utilized to enable stable and efficient operation under dynamic conditions. The developed systems exhibit high methane yields close to thermodynamic equilibrium, demonstrate long-term stability and are suitable for economically viable load-change operations
Hybride, mobilbasierte Interventionen mit integrierter Virtual-Reality-Expositionstherapie bei Angststörungen: Eine thematische Analyse von Patient:innenperspektiven
No full textBackground: Guided mobile-based interventions may mitigate symptoms of anxiety disorders such as panic disorder, agoraphobia, or social anxiety disorder. With exposure therapy being efficacious in traditional treatments for these isorders, recent advancements have introduced 360° videos to deliver virtual reality exposure therapy (VRET) within mobile-based interventions.
Objective: Despite ongoing trials evaluating the treatment’s efficacy, research examining patient perceptions of this innovative approach is still scarce. Therefore, this study aimed to explore patient opinions on specific treatment aspects of mobile-based interventions using mobile VRET and psychotherapeutic guidance for anxiety disorders.
Methods: A total of 11 patients diagnosed with panic disorder, agoraphobia, or social anxiety disorder who had previously taken part in the experimental conditions of 2 randomized controlled trials for a mobile intervention including mobile VRET participated in cross-sectional, retrospective interviews. Using a semistructured interview format, patients were asked to reflect on their treatment experiences; personal changes; helpful and hindering aspects; their motivation levels; and their encounters with the mobile-based intervention, manualized treatment sessions, and the mobile VRET.
Results: Thematic analysis led to the formation of 14 themes in four superordinate categories: (1) perceived treatment outcomes, (2) aspects of the mobile intervention, (3) experiences with mobile VRET, and (4) contextual considerations. Patients offered their insights into factors contributing to treatment success or failure, delineated perceived treatment outcomes, and highlighted favorable aspects of the treatment while pointing out shortcomings and suggesting potential enhancements. Most strikingly, while using a blended app-based intervention, patients highlighted the role of psychotherapeutic guidance as a central contributing factor to their symptom improvement.
Conclusions: The findings of the thematic analysis and its diverse patient perspectives hold the potential to guide future research to improve mobile-based treatment options for anxiety disorders. Insights from these patient experiences can contribute to refining mobile-based interventions and optimizing the integration of VRET in accordance with patients’ preferences, needs, and expectations.Hintergrund: Hybride, mobilbasierte Interventionen können Symptome von Angststörungen wie Panikstörung, Agoraphobie oder sozialer Angststörung lindern. Da Expositionstherapie sich in traditioneller Behandlung dieser Störungen als wirksam erwiesen hat, wurden jüngst 360°-Videos eingeführt, um virtuelle Realitätsexpositionstherapie (VRET) im Rahmen mobilbasierter Interventionen zu ermöglichen.
Ziel: Trotz Studien zur Wirksamkeit dieser Behandlung ist die Forschung zur Wahrnehmung durch Patient:innen bei diesem innovativen Ansatz bislang spärlich. Daher zielte diese Studie darauf ab, Meinungen von Patient:innen zu spezifischen Aspekten mobilbasierter Interventionen mit integrierter VRET und psychotherapeutischer Begleitung bei Angststörungen zu erfassen und systematisch zu analysieren.
Methoden: Insgesamt 11 Patient:innen mit diagnostizierter Panikstörung, Agoraphobie oder sozialer Angststörung, die zuvor an einer von zwei randomisierter kontrollierter Studien zu einer mobilbasierten Intervention mit integrierter VRET teilgenommen hatten, wurden in querschnittlichen, retrospektiven Interviews befragt. In einem semistrukturierten Interviewformat reflektierten die Teilnehmenden ihre Behandlungserfahrungen, persönliche Veränderungen, hilfreiche und hinderliche Aspekte, ihre Motivation sowie ihre Erfahrungen mit der mobilen Intervention, den standardisierten Therapiesitzungen und der mobilen VRET.
Ergebnisse: Die thematische Analyse ergab 14 Themen, die in vier übergeordnete Kategorien eingeordnet wurden: (1) wahrgenommene Behandlungsergebnisse, (2) Aspekte der mobilen Intervention, (3) Erfahrungen mit der mobilen VRET und (4) Rahmenbedingungen. Die Patient:innen lieferten Einsichten in Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren der Behandlung, beschrieben ihre subjektiv wahrgenommenen Veränderungen und hoben sowohl positive Aspekte als auch Schwächen des Ansatzes hervor. Besonders auffällig war, dass die psychotherapeutische Begleitung innerhalb der App-gestützten Blended-Intervention von den Patient:innen als zentraler Beitrag zur Symptomverbesserung hervorgehoben wurde.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse der thematischen Analyse und die vielfältigen Perspektiven der Patient:innen können künftige Forschung zur Weiterentwicklung mobilbasierter Behandlungsmöglichkeiten für Angststörungen maßgeblich beeinflussen. Die gewonnenen Einsichten können dazu beitragen, mobile Interventionen zu verbessern und die Integration von VRET besser an die Bedürfnisse, Erwartungen und Präferenzen der Patient:innen anzupassen
Quantenzustände und ihre Eigenschaften zertifizieren durch Korrelationen, Kommunikation und Tomographie
No full textQuantum systems offer significant advantages in information processing and communication, but leveraging these benefits requires reliable methods for extracting relevant information. Due to the probabilistic nature of quantum mechanics, the no-cloning theorem, and the existence of incompatible observables, measuring quantum states is an inherently indirect and often costly process. As engineered quantum systems scale beyond the laboratory, the ability to efficiently certify quantum states and their properties becomes indispensable.
This thesis examines quantum state certification from three perspectives: correlations, communication, and tomography. Correlations play a key role in security protocols, while communication scenarios highlight potential applications of quantum systems in information transmission. Beyond practical applications, they can also reveal fundamental capabilities and limitations of quantum information. Tomography, on the other hand, provides techniques for reconstructing unknown quantum states and is essential not only for validating quantum devices, but also for extracting results from simulations and computations. Our main contributions include:
• Establishing a connection between sum-of-squares uncertainty relations and graph-theoretic quantities.
• Constructing a complete set of criteria for certifying entanglement dimension with an untrusted adversary.
• Proving an equivalence between classical and quantum communication with entangled parties.
• Identifying a class of communication games for which having an entanglement dimension larger than the communication dimension can be useful.
• Providing rigorous statistical guarantees for quantum state tomography experiments applicable to any experimental setup.
• Connecting the optimal measurement choices for partial state tomography to graph covering problems.
• Proposing a protocol for characterizing one- and two-body observables in native fermionic simulators.Quantensysteme bieten bedeutende Vorteile in der Informationsverarbeitung und Kommunikation, doch die Nutzung dieser Vorteile erfordert zuverlässige Methoden zur Extraktion relevanter Informationen. Aufgrund der probabilistischen Natur der Quantenmechanik, des No-Cloning-Theorems und der Existenz inkompatibler Observablen ist die Messung von Quantenzuständen ein grundsätzlich schwieriger Prozess. In dem Maße, in dem technische Quantensysteme über den Laborbereich hinausgehen, wird die Fähigkeit, Quantenzustände und ihre Eigenschaften effizient zu zertifizieren, unverzichtbar.
In dieser Arbeit wird die Zertifizierung von Quantenzuständen aus drei Perspektiven untersucht: Korrelationen, Kommunikation und Tomographie. Korrelationen spielen eine Schlüsselrolle in Sicherheitsprotokollen, während Kommunikationsszenarien mögliche Anwendungen von Quantensystemen bei der Informationsübertragung aufzeigen. Über praktische Anwendungen hinaus können sie auch grundlegende Fähigkeiten und Grenzen der Quanteninformation aufzeigen. Tomographie hingegen liefert Techniken zur Rekonstruktion unbekannter Quantenzustände und ist nicht nur für die Validierung von Quantengeräten essenziell, sondern auch für die Extraktion von Ergebnissen aus Simulationen und Berechnungen. Unsere Hauptbeiträge umfassen:
• Herstellung einer Verbindung zwischen ``sum-of-squares'' Unschärferelationen und graphentheoretischen Größen.
• Konstruktion eines vollständigen Satzes von Kriterien für die Zertifizierung von Verschränkungsdimensionen mit einem nicht vertrauenswürdigen Gegenspieler.
• Nachweis der Äquivalenz zwischen klassischer und Quantenkommunikation mit verschränkten Teilnehmern.
• Identifizierung einer Klasse von Kommunikationsspielen, für die eine Verschränkungsdimension, die größer ist als die Kommunikationsdimension, nützlich sein kann.
• Strenge statistische Garantien für Quantenzustands-Tomographie-Experimente, die für jeden Versuchsaufbau anwendbar sind.
• Verbindung der optimalen Messverfahren für die partielle Zustandstomographie mit Überdeckungsproblemen in Graphen.
• Vorschlag für ein Protokoll zur Charakterisierung von Ein- und Zweikörper-\linebreak Observablen in nativen fermionischen Simulatoren