University of Siegen
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Zur Robustheit und Generalisierung von Deep-Learning-Ansätzen zur Bildklassifizierung und Rekonstruktion
No full textAs deep learning models begin to be deployed in real-world applications, characterizing their vulnerabilities, and improving their robustness is critical to ensure reliable performance. This thesis deals with a few aspects of robustness and generalizability of deep learning models for image classification and reconstruction.
We first address the problem of robustness and invariance of neural networks to spatial transformations that can be represented as group actions. We propose a simple strategy to achieve provable invariance with respect to group actions by choosing a unique element from the orbit of transformation group. Such a simple orbit mapping can be used with any standard network architecture and still achieve desired invariance. We investigate the robustness with respect to image rotations, provable orientation and scaling invariance of 3D point cloud classification. We demonstrate the advantages of our method in comparison with different approaches which incorporate invariance via training or architecture in terms of robustness and computational efficiency.
Next, we investigate the robustness of classical and deep learning approaches to ill-posed image recovery problems, with a focus on image deblurring and computer tomography reconstruction. We demonstrate the susceptibility of reconstruction networks to untargeted, targeted and localized adversarial attacks using norm-constrained additive perturbations and study the transferability of attacks. We find that incorporating the model knowledge can, but does not always result in improved robustness. Further, localized attacks which modify semantic meaning can still maintain a high consistency with the original measurement, which could be used to deal with the ill-posedness of image recovery.
While deep neural networks are successful in many image recovery tasks, these networks are typically trained for specific forward measurement processes, and therefore do not typically generalize to even small changes in the forward model. To deal with this, we explore the use of generative model priors for flexible image reconstruction tasks. We develop a generative autoencoder for light fields conditioned on the central view, and utilize this model as a prior for light field recovery. We adopt the approach of optimizing in the latent space of the conditional generator to minimize data discrepency with the measurement, and perform simultaneous optimization of both the latent code and the central view when the latter is unavailable. We demonstrate the applicability of this approach for generic light field recovery.
Finally, we demonstrate the use of recently proposed text conditioned image diffusion models for generic image restoration and manipulation. We demonstrate flexible image manipulation by using a simple deterministic forward and reverse processes, with reverse diffusion being conditioned on target text. For consistent image restoration, we modify the reverse diffusion process of text-to-image diffusion model to analytically enforce data consistency of the solution, and explore diverse contents of null-space using text guidance. This results in diverse solutions which are simultaneously consistent with input text and the degraded inputs.Da Deep-Learning-Modelle zunehmend in praxisnahen Anwendungen eingesetzt werden, ist die Charakterisierung ihrer Schwachstellen und Verbesserung ihrer Robustheit unerlässlich, um eine zuverlässige Leistung zu gewährleisten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit einigen Aspekten der Robustheit und Generalisierbarkeit von Deep-Learning-Modellen für Klassifikation und Rekonstruktion von Bildern.
Wir befassen uns zunächst mit dem Problem der Robustheit und Invarianz neuronaler Netze gegenüber räumlichen Transformationen, die als Gruppenaktionen dargestellt werden können. Wir schlagen eine einfache Strategie vor, um eine nachweisbare Invarianz in Bezug auf Gruppenaktionen zu erreichen, indem wir ein eindeutiges Element aus dem Orbit der Transformationsgruppe auswählen. Eine solche einfache Orbit-Mapping kann mit jeder Standardnetzwerkarchitektur verwendet werden und erreicht dennoch die gewünschte Invarianz. Wir untersuchen die Robustheit gegenüber Bildrotationen, sowie nachweisbare Orientierungs- und Skalierungsinvarianz bei 3D-Punktwolken-Klassifikation. Wir zeigen die Vorteile unserer Methode im Vergleich zu verschiedenen Ansätzen, die die Invarianz über das Training oder die Architektur einbeziehen, in Bezug auf Robustheit und Berechnungseffizienz.
Als Nächstes untersuchen wir die Robustheit von klassischen und Deep-Learning-Ansätzen bei schlecht gestellten Bildwiederherstellungsproblemen, wobei der Schwerpunkt auf Bildschärfung und Computertomographie-Rekonstruktion liegt. Wir zeigen die Anfälligkeit von Rekonstruktionsnetzwerken gegenüber ungezielten, gezielten und lokalisierten Angriffen mit additiven Störungen, deren Norm beschränkt ist, und untersuchen die Übertragbarkeit der Angriffe. Wir stellen fest, dass die Einbeziehung des Modellwissens in manchen Fällen zu einer verbesserten Robustheit führt. Außerdem können lokalisierte Angriffe, die die semantische Bedeutung verändern, immer noch eine hohe Konsistenz mit der ursprünglichen Messung aufrechterhalten. Dies könnte genutzt werden, um damit umzugehen, dass Bildwiederherstellung ein schlecht gestelltes Problem ist.
Tiefe neuronale Netze sind zwar bei vielen Bildwiederherstellungsaufgaben erfolgreich, aber diese Netze werden in der Regel für bestimmte Vorwärtsmessprozesse trainiert und lassen sich daher in der Regel nicht einmal auf kleine Änderungen im Vorwärtsmodell verallgemeinern. Um dies zu ändern, untersuchen wir die Verwendung generativer Model-Priors für flexible Bildrekonstruktionsaufgaben. Wir entwickeln einen generativen Autoencoder für Lichtfelder, der sich auf die zentrale Ansicht bezieht, und verwenden dieses Modell als Prior für die Lichtfeldwiederherstellung. Wir verfolgen den Ansatz, im Latent Space des conditional Generators zu optimieren, um die Diskrepanz zwischen den Daten und der Messung zu minimieren, und führen eine gleichzeitige Optimierung sowohl des Latent Codes als auch der zentralen Ansicht durch, wenn letztere nicht verfügbar ist. Wir demonstrieren die Anwendbarkeit dieses Ansatzes für eine generische Lichtfeldwiederherstellung.
Schließlich demonstrieren wir die Verwendung von kürzlich vorgeschlagenen, textgesteuerten Bilddiffusionsmodellen für die allgemeine Wiederherstellung und Manipulation von Bildern.
Wir demonstrieren eine flexible Bildmanipulation durch Verwendung eines einfachen deterministischen Vorwärts- und Rückwärtsprozesses, wobei die Rückwärtsdiffusion durch
den Zieltext gesteuert wird. Für eine konsistente Bildwiederherstellung modifizieren wir den umgekehrten Diffusionsprozess des Text-Bild-Diffusionsmodells, um die Datenkonsistenz der Lösung analytisch zu erzwingen, und untersuchen verschiedene Inhalte des Nullraums unter Verwendung von Textsteuerung. Dies führt zu verschiedenen Lösungen, die sowohl mit dem Eingabetext als auch mit den verschlechterten Eingabebildern konsistent sind
Vom menschlichen Körper ermöglichte Methoden der impliziten Synchronisation verteilter tragbarer Computersysteme
No full textDuring the last three decades, wearable computing has experienced an impressive evolution. While single all-round devices, worn at familiar and convenient locations such as the wrist, have been standard for many years, wearables are recently evolving rather into a conglomerate of simultaneously deployed, specialized sensing units that can be attached to various sites with complementary perspectives. Applying cutting-edge sensor fusion and machine learning techniques on the collected multi-device data allows inferring the user's bigger picture with an accuracy superior to that from a single site. However, the applied techniques suffer significantly from the inaccuracies of the devices' internal clocks, the manual temporal alignment of their sensor channels, and hence the recordings' unmatched time bases. The available radio-based online or event-based offline synchronization methods either considerably affect the devices' battery life or often do not achieve the required accuracy. Moreover, both methods demand for the user's explicit interaction to either network the distributed devices or perform specific synchronization actions. This dissertation hypothesizes that attaching devices to the human body can enable technologies and methods that would not be possible without its presence. Two implicit methods are presented to address the lack of accurate and efficient synchronization principles for distributed wearable systems. Therefore, two perspectives are investigated in which the human body is considered first as a source of natural signals and second as a transmission medium to provide artificial signals throughout the body surface. The transfer of the medical sensing modalities electrocardiography and photoplethysmography to a wearable form factor has enabled constant access to the user's vital signs. The first method PulSync leverages the irregular rhythm of the heartbeat, ubiquitously and simultaneously detectable throughout the entire body surface. Modulated by various physiological processes, the inter-beat intervals form patterns in the derived heart rate variability interval function that are unique like a fingerprint and, therefore, can serve as significant landmarks for the offline alignment of recordings in a data-driven post-processing step. The novel communication principle of intra-body communication is somewhat located between traditional wired and wireless techniques while showing advantages over both. The second method IBSync is based on artificial landmark signals that are either consciously or implicitly and incidentally induced into the user's skin by touching or passing areas or objects equipped with transmitter beacons. Obtained from the augmented human body, the detected landmarks are enriched with data, allowing to uniquely align the recordings offline or even allocate landmark positions in the absolute time. Both methods achieved an alignment accuracy in the order of a single sample and show a comparable performance: PulSync with -0.714 ± 3.440 samples and IBSync with 0.800 ± 1.792 samples. Therefore, with the achieved temporal accuracy of 2.86 ms at 250 Hz and 6.25 ms at 128 Hz respectively, the two methods PulSync and IBSync are superior to most available offline synchronization methods and can even keep up with common online methods.Das Thema Wearable Computing erlebte in den letzten drei Jahrzehnten eine beeindruckende Entwicklung. Bisher werden Wearables meist als Einzelgeräte am Handgelenk getragen. In letzter Zeit entwickeln sie sich jedoch zunehmend zu einem Konglomerat gleichzeitig an verschiedenen Körperstellen platzierter Einheiten, die mit spezialisierten Sensoren komplementäre Perspektiven erfassen können. Die Anwendung moderner Techniken der Sensorfusion und des maschinellen Lernens auf die Messdaten mehrerer Geräte ermöglicht Rückschlüsse auf das Gesamtbild des Nutzers. Die so erreichte Genauigkeit ist die der eines einzelnen Sensors überlegen. Sie leiden jedoch erheblich unter den Ungenauigkeiten der internen Taktgeber, der manuellen Justierung der Sensorkanäle und somit den nicht übereinstimmenden Zeitbasen der Aufzeichnungen. Verfügbare funkbasierte Online- wie auch ereignisbasierte Offline-Synchronisationsmethoden beeinträchtigen entweder erheblich die Batterielaufzeit oder erreichen nicht die erforderliche Genauigkeit. Darüber hinaus erfordern beide Methoden die explizite Interaktion des Nutzers, um die verteilten Geräte zu vernetzen oder bestimmte Aktionen zur Synchronisierung durchzuführen. Diese Dissertation stellt die Hypothese auf, dass die Anbringung von Geräten am menschlichen Körper Technologien und Methoden ermöglicht, die ohne ihn nicht umsetzbar wären. Es werden zwei implizite Methoden vorgestellt, die den Bedarf tragbarer Systeme an genauer und gleichzeitig effizienter Synchronisation bedienen sollen. Dafür werden zwei Perspektiven untersucht, die den Körper zum einen als Quelle natürlicher Signale und zum anderen als Übertragungsmedium künstlicher Signale sehen. Die Übertragung der medizinischen Sensormodalitäten Elektrokardiographie und Photoplethysmographie in ein tragbares Format ermöglicht den ständigen Zugang zu den Vitaldaten des Nutzers. Die erste Methode PulSync nutzt den unregelmäßigen Rhythmus des Herzschlags, der auf der gesamten Körperoberfläche gleichzeitig detektierbar ist. Moduliert durch physiologische Prozesse bilden die Intervalle zwischen den Herzschlägen Muster, die in der abgeleiteten Intervallfunktion der Herzratenvariabilität einzigartig wie ein Fingerabdruck wiedererkennbar sind und in einem datengesteuerten Offline-Nachbearbeitungsschritt als wichtige Orientierungspunkte für die Ausrichtung von Aufzeichnungen dienen. Das neuartige Prinzip der körpergebundenen Kommunikation lässt sich zwischen den traditionellen kabelgebundenen und drahtlosen Techniken ansiedeln, weist jedoch ihnen gegenüber Vorteile auf. Die zweite Methode IBSync basiert auf künstlichen Markierungssignalen, die entweder bewusst oder implizit und zufällig durch Berührung oder Passieren von mit Sendebaken ausgestatteten Flächen oder Gegenständen in die Haut des Nutzers induziert werden. Die vom augmentierten menschlichen Körper gewonnenen Markierungen können mit Daten angereichert werden, um die Zeitreihen offline eindeutig auszurichten oder sogar die Positionen der Markierungen einer absoluten Zeit zuzuordnen. Beide Methoden erreichten eine Genauigkeit in der Größenordnung eines Samples und zeigen eine vergleichbare Leistung: PulSync mit -0.714 ± 3.440 Samples und IBSync mit 0.800 ± 1.792 Samples. Mit einer Genauigkeit von 2.86 ms bei 250 Hz und 6.25 ms bei 128 Hz sind die zwei Methoden \glsname{pulsync} und \glsname{ibsync} daher den meisten verfügbaren Offline-Synchronisationsmethoden überlegen und können sogar mit den gängigen Online-Methoden mithalten
Vom Heim nach Hause: Herstellungsleistungen von Familie bei Rückkehrprozessen aus stationären Erziehungshilfen
No full textFremdunterbringung in stationären Erziehungshilfen und Rückkehr ins Familiensystem stellen Jugendliche und deren Familien vor gravierende Transformationsherausforderungen. Dabei geht es um Zugehörigkeiten und Abgrenzungen, relative Autonomie und relative Abhängigkeit. Die Autorin geht basierend auf einem qualitativen Forschungsprojekt der Frage nach, wie Familienmitglieder Rückkehrprozesse erleben und dabei ‚Familie(n)‘ laufend herstellen. Sie analysiert die Wechselwirkungen der Handlungen, Gefühle und Erklärungen von jungen Menschen und Eltern in Zusammenspiel mit den Aktivitäten der Fachakteur*innen sowie den rechtlich codierten Strukturen der Kinder- und Jugendhilfe. In der empirisch und theoretisch ausgerichteten Arbeit werden wichtige Diskussionen der Kinder- und Jugendhilfeforschung mit aktuellen Konzepten der Familienforschung verknüpft. Insbesondere wird ein relationales Modell zu Sorge/Care in privater Verantwortung und in Strukturen der Interventionen der staatlichen Kinder- und Jugendhilfe entwickelt. Darüber hinaus werden Anregungen für die Praxis zur Verfügung gestellt
Influencing by gender : genderspecific fan address on YouTube
No full textGHBS-Notationen: KNZZ - OGX - CCGInfluencer*innen in den sozialen Medien sprechen ihre Fans auf persönlicher Ebene an, denn nur so sind ihre Produktempfehlungen glaubwürdig. Doch inwiefern thematisieren sie dabei auch das Gender ihrer Follower*innen? Anastasia-Patricia Och liefert Einblicke in die multimodale Gestaltung von YouTube-Videos erfolgreicher Influencer*innen und in die Mediennutzung Jugendlicher, die sowohl während als auch nach der Rezeption gegenderte Praktiken umfasst. Im Fokus ihrer parainteraktiven und genderbezogenen Analyse stehen Beauty-Videos und FIFA-Let's-Plays. Außerdem kommen Jugendliche zu ihren Erfahrungen mit diesen Formaten und ihrem eigenen Umgang mit YouTube zu Wort.Influencers on social media address their fans on a personal level, as this is the key to making their product recommendations credible. But to what extent do they address their followers' gender? Anastasia-Patricia Och provides insights into the multimodal design of YouTube videos produced by successful influencers and into young people's media usage, which includes gendered practices both during and after reception. Her parainteractive and genderspecific analyses focus on beauty videos and FIFA Let's Plays. Additionally, teenagers discuss their experiences with these formats and their own use of YouTube
Nanoporösen anodische Aluminiumoxid / Silizium – Polyester Hybridsysteme für Detektion von Bakterienenzymen
No full textDie Entwicklung gezielter Diagnostik- und Therapieansätze zur Behandlung bakterieller Infektionen steht weltweit im Fokus der Forschung, motiviert durch die zunehmende Ausbreitung antibiotikaresistenter Bakterien. Einer der vielversprechenden diagnostischen Ansätze basiert auf der Verwendung Stimuli-responsiver Materialien, sogenannten "intelligenten Materialien". In dieser Dissertation wurde ein Stimuli-responsives biologisch abbaubares Polymer zusammen mit anodisiertem Aluminiumoxid (AAO) und porösen Silizium Rugate Filtern (pSiRF) zur optischen Detektion von Pilz- und Bakterienenzymen verwendet.
Zunächst wurden AAO-Nanostrukturen durch verfeinerte Anodisierungsprozesse hergestellt. Die Anodisierungsparameter wurden angepasst, um die Struktur des AAO an die Anforderungen der Sensorik anzupassen. Die hergestellten AAO-Nanomaterialien mit gut geordneten hexagonalen Porenstrukturen wurden weiter mit Phosphorsäure nasschemisch behandelt, um die Porendurchmesser zu vergrößern. Der Durchmesser und die Länge der Poren wurden mittels Feldemissionsrasterelektronenmikroskopie (FESEM) analysiert. Die Daten zeigen, dass die Porosität linear mit der Einwirkzeit der Phosphorsäure zunahm. Die Abhängigkeit der Porenlänge von der Anodisierungszeit war ebenfalls linear. Die Herstellung von porösen Silizium (pSi) Nanostrukturen wurde ebenfalls im Detail untersucht. Der Herstellungsprozess wurde optimiert, um die gewünschten photonischen Strukturen zu erhalten, die die Anforderungen für die Erkennung des Sensorsignals mit bloßem Auge erfüllen. Die elektrochemische Ätzung von pSi wurde in HF/Ethanol-Gemischen durchgeführt und ergab Nanoporen mit Porendurchmessern und Porenlängen, die sich jeweils linear mit den Stromdichten und der Ätzzeit erhöhten. Das optimale Regime für die elektrochemische Ätzung in Flusssäure/Ethanol (1:2 v/v) zur Synthese von pSiRF-Sensoren mit einem hohen Qualitätsfaktor war eine Periodenzeit von 7 Sekunden für 100 Zyklen bei minimalen und maximalen Stromdichten von 15 und 50 mA cm-2. Spin-Coating und Beschichtung aus Lösung wurden verwendet, um die AAO-, planaren Si- und pSiRF-Sensoren mit dem biologisch abbaubaren Polymer Poly(lactid) (PLA) zu modifizieren. Die Modifikation der Sensoren wurde mittels FESEM, energiedispersiver Röntgenspektroskopie (EDX), thermogravimetrischer Analyse (TGA), Ellipsometrie, Kontaktwinkelmessung und reflektometrischer Interferenz-Spektroskopie (RIfS) untersucht.
Die enzymatische Zersetzung von PLA in den Sensoren wurde durch das Pilzenzym Proteinase K und von Pseudomonas aeruginosa (PAO1) (P. aeruginosa (PAO1)) sezernierte Proteasen katalysiert. Der Wasserkontaktwinkel wies auf eine Veränderung der Benetzbarkeit nach der enzymatischen Behandlung hin, was mit einer Reduktion der Carbonyl-Banden in den Fourier-Transformations-Infrarotspektren (FTIR) übereinstimmt. Die Rauigkeitsdaten der Rasterkraftmikroskopie (AFM) und die RIFs Daten bestätigten ebenfalls den Abbau der PLA-Filme bzw. des PLA in den Nanoporen. Die optischen RIfS Daten zeigten eine Blauverschiebung der Werte der effektiven optischen Dicke (EOT) und der Wellenlänge nach der Behandlung mit Proteinase K. Schließlich wurden die AAO- und pSiRF-Sensoren in Kulturen des Bakteriums P. aeruginosa (PAO1) und den entsprechenden sterilen Kulturüberständen getestet. Das Ergebnis zeigte, dass die enzymatische Reaktion von PLA im Vergleich zur freien Enzymlösung nachweisbar war. Interessanterweise gab es bemerkenswerte Farbverschiebungen im pSiRF-Sensor, die von grün zu blau übergingen, nachdem der Sensor reiner Proteinase K Lösung oder P. aeruginosa (PAO1)-Kulturen ausgesetzt wurde. Diese Farbänderung konnte mit bloßem Auge nach der Behandlung des Sensors mit dem Enzym, dem Waschen und Trocknen erkannt werden, was darauf hindeutet, dass dieses Prinzip zukünftig verbessert und potenziell genutzt werden könnte, um bakterielle Enzyme klinisch relevanter bakterieller Krankheitserreger visuell und schnell zu erkennen.The development of targeted diagnostics and therapy approaches aiming at treating bacterial infections are in the focus of research worldwide, driven by the increasing impact of antibiotic-resistant bacteria. One of the diagnostic approaches is based on stimuli-responsive materials, so-called "smart materials". In this Thesis, a stimuli-responsive biodegradable polymer was combined with anodic aluminum oxide (AAO) and porous silicon rugate filters (pSiRF) for the optical detection of fungal and bacterial enzymes.
Firstly, AAO nanostructures were produced via refined anodization processes. The anodization parameters were adjusted to tailor the structure of the AAO to the sensing requirements. The fabricated AAO nanomaterials with well-ordered hexagonal pore structures were further treated with phosphoric acid to widen the pores. The pore diameter, length, and porosity were evaluated by field emission scanning electron microscopy (FESEM). The data showed that the porosity increased linearly with widening time. The dependence of the pore length on the anodization time was also studied, showing also a linear tendency. The fabrication of porous silicon (pSi) nanostructures was also studied in detail. The fabrication process was optimized to obtain the desired structures that fulfill the sensing requirements for bare eye detection. The lectrochemical etching of pSi was carried out in HF/ethanol mixtures and afforded nanopores with pore diameters and pore lengths that increased linearly with the current densities and the etching time, respectively. The optimal regime for electrochemical etching to synthesize pSiRF sensors with a high-quality factor was a 7 sec period time for 100 cycles at minimum and maximum current densities of 15 and 50 mA cm-2, respectively, in hydrofluoric acid/ethanol (1:2 v/v). Spin coating and solvent casting methods were then utilized to modify the AAO, planar Si, and pSiRF sensors with the biodegradable polymer poly(lactic acid) (PLA). The modification of those sensors was investigated using FESEM, energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX), thermogravimetric analysis (TGA), ellipsometry, contact angle, and reflectometric interference spectroscopy (RIfS) techniques.
The enzymatic degradation of PLA in these sensors, catalyzed by proteinase K, a fungal enzyme, and proteases secreted by the pathogen Pseudomonas aeruginosa (PAO1) (P. aeruginosa) (PAO1), was studied. The water contact angle showed a change in the wettability after the enzymatic reaction, which is consistent with a reduction in the calculated carbonyl band observed in Fourier transform infrared (FTIR) spectra. Atomic force microscopy (AFM) roughness data also confirmed the PLA film degradation. RIfS emphasized the occurrence of the degradation of PLA-modified pores of AAO and pSiRF. The data showed a decrease in effective optical thickness (EOT) and a blue-shift in wavelength after treatment with proteinase K. Finally, the AAO and pSiRF sensors were tested in the P. aeruginosa (PAO1) cultures and their corresponding sterile-filtered culture supernatants. The results revealed that the enzymatic reaction of PLA was detectable compared to the free enzyme solution (LB medium). Interestingly, there were noticeable color shifts in the pSiRF sensor, transitioning from green to blue, when exposed to pure proteinase K solution or P. aeruginosa (PAO1) cultures. This color change could be detected by the bare eye after treating the sensor with the enzyme, washing, and drying, suggesting that this principle may be improved and potentially utilized to sense bacterial enzymes of clinically relevant bacterial pathogens visually and rapidly
Decision support systems for antibiotic prescription in hospitals: a survey with hospital managers on factors for implementation
No full textFinanziert aus dem DFG-geförderten Open-Access-Publikationsfonds der Universität Siegen für ZeitschriftenartikelInappropriate antimicrobial use, such as antibiotic intake in viral infections, incorrect dosing and incorrect dosing cycles, has been shown to be an important determinant of the emergence of antimicrobial resistance. Artificial intelligence-based decision support systems represent a potential solution for improving antimicrobial prescribing and containing antimicrobial resistance by supporting clinical decision-making thus optimizing antibiotic use and improving patient outcomes
Multi-Qubit-Gatter in einem Quantencomputer mit gefangenen Ionen
No full textQuantencomputer versprechen Rechenprobleme effizienter zu lösen, als dies mit klassischen Computern je möglich wäre. Gefangene 171Yb+ -Ionen in einer linearen Paul-Falle, die einem Magnetfeldgradienten ausgesetzt sind, wurden bereits verwendet um Quantencomputing zu demonstrieren. Dabei werden die Qubits in Hyperfeinzuständen des elektronischen Grundzustands von 171Yb+ kodiert. Die Suszeptibilität der Qubit-Niveaus gegenüber Magnetfeldern durch einen linearen Zeeman-Effekt erzeugt die Kopplung der Qubits und ermöglicht außerdem eine individuelle Adressierung im Frequenzraum.
In einem Register von Ionen-Qubits, die in einer linearen Paul-Falle gespeichert sind, ist die durch den Magnetfeldgradienten erzeugte Kopplung eine inhärente "Alle-zu-Alle"-Kopplung. Die Implementierung eines bestimmten Quantenschaltkreises in einem Register von Ionen-Qubits erfordert die Abstimmung der Kopplungsstärke. In dieser Arbeit wird dies mit bis zu vier Qubits unter Verwendung einer gepulsten dynamischen Entkopplungssequenz erreicht, die die Qubits vor Dephasierung schützt, während die Kopplung gewählt werden kann. Die direkte Implementierung von Quantengattern mit drei oder mehr Qubits ist vorteilhaft, um das Potential eines Quantencomputers mit gefangenen Ionen voll auszuschöpfen. Ein Beispiel ist das hier implementierte Toffoli-Gatter. Ein treibendes Feld, das auf das Ziel-Qubit angewendet wird, wird verwendet, um eine Qubit-Rotation auf dem Ziel-Qubit in Abhängigkeit vom Zustand der Kontroll-Qubits durchzuführen. Um die Qubits während dieser Zeit vor Dephasierung zu schützen und die dauerhafteWechselwirkung der Qubits zu ermöglichen, wird eine dynamische Entkopplungssequenz angewendet und mit dem treibenden Feld auf dem Ziel-Qubit verschachtelt. Das Toffoli-Gatter wird dann eingesetzt, um einen Drei-Qubit- "Greenberger Horne Zeilinger"-Zustand und einen Halbaddierer zu realisieren. Halbaddierer, die als elementare Einheiten in der klassischen Informatik verwendet werden, bilden die Grundlage klassischer Rechenwerke. In einem Quantencomputer können sie mit Hilfe des hier vorgestellten Toffoli-Gatters und eines CNOT-Gatters realisiert werden.
Perzeptren sind als Teil künstlicher neuronaler Netze ein anderer Baustein der modernen Informatik. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Perzeptron-Gatter an einem Register aus drei Qubits demonstriert, wobei zwei Qubits als Steuerqubits und eines als Perzeptron dienen. Eine abstimmbare sigmoidale Anregung des Perzeptrons wird mittels eines adiabatischen Antriebsfeldes erzeugt, das mit einer dynamischen Entkopplungssequenz verschachtelt ist, um die Kohärenzzeiten zu verlängern und die Wechselwirkungsstärke zwischen den Qubits abzustimmen. Das Perzeptron wird dann in einem zweischichtigen neuronalen Netz eingesetzt, um eine XNOR-Operation zu implementieren.
Zusätzlich zur Anwendung als Qubit erlaubt die Abhängigkeit der Qubit-Resonanz vom Magnetfeld, ein Ionen-Qubit als Quantensensor für Magnetfelder und damit unter Nutzung eines Magnetfeldgradienten zur Messung von Kräften im 10^(−23) N-Bereich zu verwenden.Quantum computers promise to solve computational problems more efficiently than classical computers ever could. Trapped 171Yb+ ions in a linear Paul trap exposed to a magnetic field gradient have already been used to demonstrate quantum computing. The qubits are encoded in hyperfine states of the electronic ground state of 171Yb+ ions. The susceptibility of the qubit levels to magnetic fields by a linear Zeeman effect generates the coupling of the qubits and allows for individual addressing in frequency space.
In a register of qubits stored in a linear Paul trap, the coupling generated by the magnetic field gradient is an inherent all-to-all coupling. Implementing a given quantum circuit on a register of qubits requires tuning the coupling strength. Here tuning the coupling with up to four qubits is demonstrated using a pulsed dynamical decoupling sequence, which protects the qubits from dephasing while the coupling can be chosen.
Direct implementation of quantum gates with three or more qubits is necessary to exploit the full capabilities of a trapped-ion quantum computer. An example is the Toffoli gate implemented here. A driving field, applied to the target qubit, is used to perform a conditional rotation based on the control qubits state, while a dynamical decoupling sequence protects the coherence of the qubits. The Toffoli gate is then applied in a half-adder and is used to generate a three-qubit Greenberger Horne Zeilinger state.
Half-adders, which are used as elementary units in classical computer science, form the basis of classical arithmetic units. In a quantum computer, they can be realized using the Toffoli gate and a CNOT gate.
Perceptrons are a part of neural networks, a fundamental building block in modern computer science. Here a Perceptron gate is demonstrated on a register of three qubits where two qubits serve as control qubits and one as a perceptron. The characteristic tunable sigmoid excitation of the perceptron is shown using an adiabatic driving field interleaved with a dynamical decoupling sequence to prolong coherence times and tune the interaction strength between the qubits. The perceptron is then applied in a two-layer neural network to implement an XNOR operation.
In addition to its use as a qubit, the dependence of the qubit resonance on the magnetic field allows an ion qubit to be used as a quantum sensor for magnetic fields and thus, using a magnetic field gradient, to measure forces in the 10^(-23) N range
Explaining AI Decisions: Towards Achieving Human-Centered Explainability in Smart Home Environments
No full textThis is the preprint of a published conference paper in SpringerSmart home systems are gaining popularity as homeowners strive to enhance their living and working environments while minimizing energy consumption. However, the adoption of artificial intelligence (AI)-enabled decision-making models in smart home systems faces challenges due to the complexity and black-box nature of these systems, leading to concerns about explainability, trust, transparency, accountability, and fairness. The emerging field of explainable artificial intelligence (XAI) addresses these issues by providing explanations for the models’ decisions and actions. While state-of-the-art XAI methods are beneficial for AI developers and practitioners, they may not be easily understood by general users, particularly household members. This paper advocates for human-centered XAI methods, emphasizing the importance of delivering readily comprehensible explanations to enhance user satisfaction and drive the adoption of smart home systems. We review state-of-the-art XAI methods and prior studies focusing on human-centered explanations for general users in the context of smart home applications. Through experiments on two smart home application scenarios, we demonstrate that explanations generated by prominent XAI techniques might not be effective in helping users understand and make decisions. We thus argue for the necessity of a human-centric approach in representing explanations in smart home systems and highlight relevant human-computer interaction (HCI) methodologies, including user studies, prototyping, technology probes analysis, and heuristic evaluation, that can be employed to generate and present human-centered explanations to users
Maximilian Erbacher: Versprechen
No full textDer Künstler Maximilian Erbacher setzt sich seit vielen Jahren mit den politischen, ökonomischen und sozialen Dynamiken im öffentlichen Raum auseinander. Mit humorvollen wie schneidenden Kommentaren reagiert er auf das Beobachtete in Form urbaner Interventionen, die von spontanen Gesten bis zu lang geplanten Projekten reichen.
Mit seinen Arbeiten kommentiert Erbacher oft unausgesprochene gesellschaftliche Vereinbarungen, Kulturen der Kommunikation und aus den Fugen geratene Besitz- und Machtverhältnisse – neuralgische Punkte unseres brüchig gewordenen gesellschaftlichen Zusammenlebens. Der Titel der Publikation – "Versprechen" – erzählt von einem Glauben an die Kraft des öffentlichen Raums als Diskursraum, als Ort der Begegnung und der gesellschaftlichen Teilhabe und liefert einen Gegenentwurf zu populistischen Sprechweisen und deren affektiven Provokationen.
Der Katalog zur 13. Ausstellung der "Galerie hell" des Departments Architektur führt erstmalig eine Auswahl seiner Arbeiten im öffentlichen Raum aus den Jahren 2008 bis 2023 zusammen
Bending of continuous fibre reinforced thermoplastic tubes
No full textIn dieser Arbeit wird ein Verfahren entwickelt, um endlosfaserverstärkte thermoplastische Verbundrohre zu biegen. Das Verfahren umfasst das Aufheizen, Formen, Rekonsolidieren und Abkühlen des Verbundrohrs. Grundlagenversuche und Biegeversuche liefern Erkenntnisse zur Umorientierung der Verstärkungsfasern während des Biegens. Diese Ergebnisse fließen in ein kinematisches Modell ein, das den resultierenden Faserwinkel im gebogenen Rohr beschreibt und durch Messdaten validiert wird.In this thesis, a process is developed to bend continuous fiber-reinforced thermoplastic composite pipes. The process includes heating, forming, reconsolidation and cooling of the composite tube. Basic material tests and bending tests provide insights into the reorientation of the reinforcing fibers during bending. These results are incorporated into a kinematic model that describes the resulting fiber angle in the bent tube and is validated by measurement data