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Wegfindung, Entscheidungsfindung und Verhaltensanalyse in Multiagentensystemen
Get PDFDie vorliegende Arbeit befasst sich mit der Wegfindung, Entscheidungsfindung und der Analyse des Verhaltens intelligenter Agenten, wenn diese in kontinuierlichen, zweidimensionalen Flächen bestimmte Ziele ansteuern sollen, ohne dabei mit statischen oder dynamischen Hindernissen zu kollidieren. Zunächst wird ein Verfahren entwickelt mit welchem ein einzelner Agent unter Verwendung eines erlernten Umgebungsmodells befähigt wird, intuitiv die zukünftigen Positionen beweglicher Objekte vorherzusagen, um so Kollisionen zu vermeiden bzw. Objekte direkt anzusteuern. Es wird vorgeschlagen, die erlernte Positionsvorhersage beweglicher Objekte mit einer baumartigen Suche nach günstigen Folgezuständen, indem der Ausgang von Aktionsfolgen simuliert wird, zu kombinieren. Zur Steigerung der Effizienz wird, aufbauend auf dem vorherigen Ansatz, das Verfahren modifiziert und die Positionsvorhersagen dynamischer Objekte über zeitabhängige Kantenkosten in einen Graph integriert, um so mit angepassten, klassischen Pfadplanungsalgorithmen, wie dem A* Algorithmus, Pfade in einer Raum-Zeit-Dimension planen zu können, die den Kontakt mit dynamischen Hindernissen von vornherein meiden.
Außerdem wird in dieser Arbeit der Frage nachgegangen, wie der zum Routing benötigte Graph auch in sich dynamisch veränderten, kontinuierlichen Umgebungen aktuell gehalten werden kann, wozu auf eine Methode namens Stable Growing Neural Gas zurückgegriffen wird. Diese ist von der gleichmäßigen Ausbreitung von Gas-Molekülen im Raum inspiriert und diskretisiert auf diese Weise einen Raum. Weiter wird behandelt, wie der Graph parallel und kollisionsfrei von multiplen Agenten zum Routing verwendet werden kann, wofür die Verwendung eines Potential Field Ansatzes vorgeschlagen wird. Neben Detailverbesserungen an der Methode des Stable Growing Neural Gas, werden vor allem die Synergien erarbeitet, die sich aus der Kombination der Methoden des Stable Growing Neural Gas, dem Potential Field Ansatz und der Verwendung des A* Algorithmus ergeben.
Um eine ganze Gruppe von Agenten zu kontrollieren, wird ein auf Reinforcement Learning basierendes Verfahren vorgeschlagen, um Agenten auf einen virtuellen, dynamischen Zielpunkt zuzusteuern. Dieses zeichnet sich durch eine hohe Anpassungsfähigkeit aus. In einem entwickelten Szenario, in welchem Agenten durch Kollisionen untereinander implizit benachteiligt werden, konnte gezeigt werden, dass die Agenten durch das entworfene Trainingsverfahren gelernt haben Kollisionen untereinander zu vermeiden, ohne explizit darauf trainiert zu werden.
Um die Interaktion lernender Agenten weiter zu untersuchen, wird in einem umgedrehten Szenario eine Gruppe von Agenten mittels Reinforcement Learning darauf trainiert, einem auf sie zukommenden Objekt auszuweichen. Unter der Prämisse, dass sich dieses von mehreren potenziellen Zielen ablenken lässt, hat sich wie im vorhergehenden Szenario emergent ein Schwarmverhalten unter den Agenten entwickelt, was mit Methoden der Spieltheorie weiter untersucht wurde und bei der Untersuchung sozialer Interaktionen und Dilemmata von Bedeutung ist.This thesis deals with the pathfinding, decision-making and behavior analysis of intelligent agents when they are supposed to approach certain targets in continuous, two-dimensional areas without colliding with static or dynamic obstacles. First, a method is developed to enable a single agent, using a learned environment model, to intuitively predict the future positions of moving objects in order to avoid collisions or directly target objects. It is proposed to combine the learned position prediction of moving objects with a tree-like search for favorable subsequent states by simulating the outcome of action sequences. To increase efficiency, building on the previous approach, the method is modified to integrate the position predictions of dynamic objects into a graph via time-dependent edge costs, allowing adapted classical path planning algorithms, such as the A* algorithm, to plan paths in a space-time dimension that avoid contact with dynamic obstacles in the first place.
In addition, this work explores the question of how the graph needed for routing can be kept up-to-date in dynamically changing, continuous environments, relying on a method called Stable Growing Neural Gas. This method inspired by the uniform distribution of gas molecules in space and discretizes a space in this way. Further, it is addressed how the graph can be used in parallel and collision-free by multiple agents for routing, for which the use of a Potential Field approach is proposed. In addition to detail improvements of the Stable Growing Neural Gas method, the synergies resulting from the combination of the Stable Growing Neural Gas methods, the Potential Field approach and the use of the A* algorithm are discussed.
In order to control a whole group of agents, a reinforcement learning based method is proposed to steer agents towards a virtual dynamic target point. This is characterized by high adaptability. In a developed scenario, in which agents are implicitly penalized by collisions among each other, it could be shown that the agents learned to avoid collisions among each other by the designed training procedure without being explicitly trained for it.
To further investigate the interaction of learning agents, in a reversed scenario, a group of agents is trained to avoid an approaching object using reinforcement learning. Under the premise that this can be distracted from multiple potential targets, swarming behavior emerged among the agents, as in the previous scenario, which was further investigated using methods from game theory and is important in the study of social interactions and dilemmas
Die globale Mindestbesteuerung als stringente Weiterentwicklung der deutschen Hinzurechnungsbesteuerung
Get PDFDie deutsche Hinzurechnungsbesteuerung wurde 1972 eingeführt und leidet seither unter wiederkehrender Kritik aus der Wissenschaft. Auch nach vielen Gesetzesänderungen seit der Einführung offenbart die Hinzurechnungsbesteuerung unverändert große Schwächen. Diese Arbeit analysiert die Regelungen der Hinzurechnungsbesteuerung zum Stand November 2020 und schließt danach mit Reformüberlegungen an. Dabei wird ein neuer Schritt gewagt, indem nicht nur eine Reform der Hinzurechnungsbesteuerung vorgeschlagen wird, sondern die globale Mindestbesteuerung als ein neues Besteuerungskonzept die bekannten Regelungen ersetzen soll.
Gleichzeitig mit den Arbeiten des OECD/G20 Inclusive Framework on BEPS wurde eine globale Mindestbesteuerung aus der deutschen Brille heraus entwickelt, wobei sowohl Ähnlichkeiten als auch Unterschiede zwischen beiden Vorschlägen zu erkennen sind. Die Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die Vereinbarkeit einer globalen Mindestbesteuerung mit höherrangigem Recht und konkreten Überlegungen zur Ausgestaltung einer globalen Mindestbesteuerung im deutschen Steuerrecht.
Dominik von Armansperg studierte Rechtswissenschaften an der Ludwig-Maximilians-Universität München und promovierte am Münchener Max-Planck-Institut für Steuerrecht und Öffentliche Finanzen im internationalen Steuerrecht. Seit 2021 ist Herr v. Armansperg Rechtsanwalt bei einer großen, deutschen Kanzlei in München im Bereich Steuerrecht/Privat Clients
Measuring primate gene expression evolution using high throughput transcriptomics and massively parallel reporter assays
Get PDFA key question in biology is how one genome sequence can lead to the great cellular diversity present in multicellular organisms. Enabled by he sequencing revolution, RNA sequencing (RNA-seq) has emerged as a central tool to measure transcriptome-wide gene expression levels. More recently, single cell RNA-seq was introduced and is becoming a feasible alternative to the more established bulk sequencing. While many different methods have been proposed, a thorough optimisation of established protocols can lead to improvements in robustness, sensitivity, scalability and cost effectiveness.
Towards this goal, I have contributed to optimizing the single cell RNA-seq method "Single Cell RNA Barcoding and sequencing" (SCRB-seq) and publishing an improved version that uses optimized reaction conditions and molecular crowding (mcSCRB-seq). mcSCRB-seq achieves higher sensitivity at lower cost per cell and shows the highest RNA capture rate when compared with other published methods. We next sought the direct comparison to other scRNA-seq protocols within the Human Cell Atlas (HCA) benchmarking effort. Here we used mcSCRB-seq to profile a common reference sample that included heterogeneous cell populations from different sources.
Transfer of the acquired knowledge on single cell RNA sequencing methods to bulk RNA-seq, led to the development of the prime-seq protocol. A sensitive, robust and cost-efficient bulk RNA-seq protocol that can be performed in any molecular biology laboratory. We compared the data generated, using the prime-seq protocol to the gold standard method TruSeq, using power simulations and found that the statistical power to detect differentially expressed genes is comparable, at 40-fold lower cost.
While gene expression is an informative phenotype, the regulation that leads to the different phenotypes is still poorly understood. A state-of-the-art method to measure the activity of cis-regulatory elements (CRE) in a high throughput fashion are Massively Parallel Reporter Assays (MPRA). These assays can be used to measure the activity of thousands of cis-Regulatory Elements (CRE) in parallel.
A good way to decode the genotype to phenotype conundrum is using evolutionary information. Cross-species comparisons of closely related species can help understand how particular diverging phenotypes emerged and how conserved gene regulatory programs are encoded in the genome. A very useful tool to perform comparative studies are cell lines, particularly induced Pluripotent Stem Cells (iPSCs). iPSCs can be reprogrammed from different primary somatic cells and are per definition pluripotent, meaning they can be differentiated into cells of all three germlayers. A main challenge for primate research is to obtain primary cells. To this end I contributed to establishing a protocol to generate iPSCs from a non-invasive source of primary cells, namely urine. By using prime-seq we characterized the primary Urine Derived Stem Cells (UDSCs) and the reprogrammed iPSCs.
Finally, I used an MPRA to measure activity of putative regulatory elements of the gene TRNP1 across the mammalian phylogeny. We found co-evolution of one particular CRE with brain folding in old world monkeys. To validate the finding we looked for transcription factor binding sites within the identified CRE and intersected the list with transcription factors confirmed to be expressed in the cellular system using prime-seq. In addition we found that changes in the protein coding sequence of TRNP1 and neural stem cell proliferation induced by TRNP1 orthologs correlate with brain size.
In summary, within my doctorate I developed methods that enable measuring gene expression and gene regulation in a comparative genomics setting. I further applied these methods in a cross mammalian study of the regulatory sequences of the gene TRNP1 and its association with brain phenotypes
Investigation of potencies, selectivities and binding modes of nicotinic acetylcholine receptor modulators
Get PDFLaparoskopie-Training mit gebogenen und geraden laparoskopischen Instrumenten- ist 3D-Visualisierung vorteilhaft?
Get PDFEntwicklung von Empfehlungen für eine deutschlandweit einheitliche Umsetzung des § 11 des Tierschutzgesetzes für ein tierschutzkonformes Arbeiten von Hundetrainern und Hundetrainerinnen
Get PDFDer diagnostische Nutzen der 68Ga-PSMA-HBED-CC PET/CT in der Primärdiagnostik des Prostatakarzinoms
Get PDFTechnisches und klinisches Outcome sowie Komplikationsrate der CT-Fluoroskopie gesteuerten Drainagenanlage bei postoperativen Flüssigkeitskollektionen nach Leberresektion und Lebertransplantation
Get PDFEinflussfaktoren auf die Insulinsensitivität bei jungen Frauen nach Gestationsdiabetes
Get PDFIm Rahmen meiner Dissertation untersuchte ich zwei der von Schwartz et al. genannten elf Faktoren der Pathogenese von Typ II Diabetes in der Hochrisikogruppe junger Frauen nach Gestationsdiabetes. Als Erstautorin testete ich die Unabhängigkeit des Zusammenhangs zwischen dem Hepatokin Fetuin-A im Serum und der Insulinsensitivität, und untersuchte dessen Zusammenhang mit dem metabolischen Syndrom und ektoper Fettverteilung. In Tierversuchsstudien zeigte sich eine negative Korrelation, menschliche Beobachtungsstudien identifizierten Fetuin-A als prädiktiven Marker für die Inzidenz von Typ 2 Diabetes. Eine Mendelsche Randomisierungsstudie fand jedoch keinen kausalen Zusammenhang. Univariate Analysen unserer Daten zeigten zunächst eine negative Korrelation des Fetuin-Spiegels mit Insulinsensitivität. Nach Adjustierung auf verschiedene Marker des Metabolischen Syndroms und auf den Leberfettgehalt war die Korrelation jedoch nicht mehr signifikant. In einer Subgruppe untersuchten wir zudem die Korrelation des Fetuin-A Spiegels mit unterschiedlichen Fettkompartimenten und konnten so zeigen, dass Fetuin-A hier am stärksten mit dem Leberfettgehalt korreliert. Ich schließe daraus, dass hohe Fetuin-A-Werte im Rahmen des Metabolischen Syndroms auftreten. Die negative Korrelation zwischen Fetuin-A und Insulinsensitivität kommt also durch den engen Zusammenhang von Fetuin-A und dem Metabolischen Syndrom zustande.
Die zweite Publikation ist unter dem Überbegriff des Faktors „Gehirn“ der „ungeheuerlichen Elf“ der Pathogenese von Typ 2 Diabetes nach Schwartz et al. angesiedelt. Dass Depression und Typ 2 Diabetes einen wechselseitigen Risikofaktor darstellen, ist gut erforscht. Der Zusammenhang scheint bidirektional zu sein. Wir untersuchten, ob bereits milde bis moderate depressive Symptome mit einem gestörten Glukosemetabolismus einhergehen. 22 Personen bzw. 13% aller Teilnehmerinnen mit Gestationsdiabetes in unserer PPS Diab-Studie berichteten milde bis moderate depressive Symptome im Beck’s Depressions-Inventar II (BDI-II). Der Anteil an Frauen mit pathologischen Glukosewerten war signifikant höher in der Gruppe mit depressiven Symptomen verglichen mit der Gruppe ohne depressive Symptome. Die Teilnehmerinnen mit depressiven Symptomen wiesen im Vergleich zudem höhere BMI-Werte, höhere systolische Blutdruckwerte, erhöhte Plasmalevel von Leptin und Resistin sowie ein größeres viszerales Abdominalfettvolumen auf. Nach Adjustierung auf den BMI blieben die Assoziationen der Glukosetoleranz, des systolischen Blutdrucks und des viszeralem Bauchfettvolumens mit depressiven Symptomen signifikant. Zusammenfassend maßen wir einen beträchtlichen Anteil an Teilnehmerinnen mit subklinischen depressiven Symptomen in unserer Kohorte von jungen Müttern nach GDM. Diese Subgruppe wies zudem eine Tendenz zu ungünstigen metabolischen Profilen auf. Screening-Instrumente wie der BDI-II könnten also dazu beitragen, diese metabolisch vulnerable Gruppe zu identifizieren.For this thesis, I picked two of the eleven factors contributing to the pathogenesis of type 2 diabetes according to Schwartz et al. in the high-risk group of young mothers after gestational diabetes mellitus (GDM). In the first publication, I examined if serum levels of Fetuin-A, a hepatokine, and Insulin sensitivity correlate independently, and I studied the correlation of Fetuin-A with the metabolic syndrome and with ectopic fat deposition. A study on mice showed a reverse correlation of circulating Fetuin-A and insulin sensitivity. Observational studies on humans identified Fetuin-A as a marker of incident type 2 diabetes. A well powered Mendelian randomization study, however, found no causal role. Univariate analyses showed an inverse correlation of circulating Fetuin-A and insulin sensitivity, but that correlation was lost after adjustment for markers of the metabolic syndrome and fatty liver. In a subgroup, we also tested the correlation of Fetuin-A and various fat compartments with MRI data. As expected from a hepatokine, the correlation with liver fat content was highest. Taken together, I support the thesis that Fetuin-A levels in serum rise in presence of the metabolic syndrome. This close link may also explain the inverse correlation of circulating Fetuin-A and insulin sensitivity since we couldn’t find an independent association either.
The second publication is rooted in the factor “brain” of the “Egregious Eleven” by Schwartz et al. Depression and type 2 diabetes are respective risk factors for each other. The influence seems to be bidirectional. Here, we are closing a gap by investigating the correlation between subclinical symptoms of depression, e.g., mild to moderate symptoms which do not warrant for a clinical diagnosis of depression, and pathologic glucose metabolism, which encompasses elevated fasting glucose, elevated glucose, and type 2 diabetes.
Among all participants with a history of GDM in the PPS Diab study, a total of 22 women, or 13%, reported mild to moderate depressive symptoms to the Beck’s Depression Inventory II (BDI-II) questionnaire. The rate of women with pathologic glucose metabolism was significantly higher in the subgroup of women with depressive symptoms compared to the group without any symptoms of depression. Women with depressive symptoms also showed higher BMI, systolic blood pressure, plasma leptin and resistin, and abdominal visceral fat volume. Even after adjusting for BMI, pathologic glucose metabolism, systolic blood pressure, and abdominal visceral fat volume remained associated with depressive symptoms. All in all, we found subclinical depressive symptoms in a considerable portion of women with recent GDM. This group also displayed a tendency towards an unfavorable metabolic profile. Screening tools for depression like the BDI-II questionnaire could therefore help to identify this metabolically vulnerable subgroup