Hochschule Ruhr West
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Zuverlässigkeitsanalyse eines Bohr-Moduls mit Vergleich der Einflussfaktoren für konventionelle und Raumfahrt-Anwendungen
Mit dieser Arbeit sollen unterschiedliche Einflussfaktoren und deren Auswirkung auf die Zuverlassigkeit
der mechanischen und elektrischen Bauteile eines Bohrmoduls aufgezeigt und miteinander verglichen werden.
Dazu werden zwei Zuverlassigkeitsanalysen mit je zwei verschiedenen Szenarien durchgeführt und
ausgewertet.
Das Szenario basiert auf der von der National Aeronautics and Space Administration (NASA) geplanten
Mission die Mondoberfläche und ihre oberen Gesteinsschichten zu analysieren. Zur Bewältigung dieser
Aufgabe soll ein mobiler Roboter mit einem Bohrmodul ausgestattet werden, um an unterschiedlichen Orten
auf der Mondoberfläche Bodenproben zu analysieren. Es sollen die Bohrungen bis zu einem Meter Tiefe durchgeführt werden. Ziel der Mission soll sein, die Geologie des Mondes zu erforschen [1].
Dieses Szenario dient als Grundlage die Zuverlässigkeit des Bohrmoduls unter extremen Bedingungen
zu ermitteln. Dabei stellt sich die Frage danach, welchen Einfluss verschiedene Temperaturen und
weitere Faktoren auf die Zuverlässigkeit des Bohrmoduls haben.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Durchfuhrung einer Zuverlässigkeitsanalyse eines Bohrmoduls unter Hinzunahme
zwei verschiedener Standards unterschiedlicher Herangehensweisen. Dabei gibt jeder Standard eine
andere Art der Durchführung vor. Dabei ist das NSWC-10 stark abhängig von den konstruktiven Eigenschaften,
der FIDES von den vorherrschenden Umweltgegebenheiten. Die Analysen der Zuverlässigkeit
des Bohrmoduls werden sowohl für ein Erdszenario als auch für ein Mondszenario mit ihren jeweiligen
unterschiedlichen Gegebenheiten durchgeführt. Während der Analysen werden weitere Einflussfaktoren in
den Berechnungen berücksichtigt, die in den Standards als solche nicht aufgeführt werden. Zu diesen zählen
unter anderen die Temperaturschwankung auf dem Mond und das dort vorherrschende Vakuum. Diese
finden Berücksichtigung, um die extremen Bedingungen des Mondszenarios besser repräsentieren zu können.
Letztlich werden die beiden Standards hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit auf jene Szenarien bewertet,
die ermittelten Ausfallraten erläutert und die Einflussfaktoren miteinander verglichen.
Zur Ermittlung der Zuverlässigkeit des Moduls werden vorab die Szenarien definiert und die konstruktiven
Eigenschaften der Bauteile ermittelt. Anschliesend wird die erste Zuverlässigkeitsanalyse mit
Hilfe des NSWC-10 durchgeführt. Dazu werden die einzelnen Ausfallraten der Bauteile bestimmt und verglichen.
Neben den vorgegeben Einflussfaktoren werden, falls möglich, spezifische Gegebenheiten des
Szenarios auf dem Mond einbezogen und diskutiert. Die zweite Zuverlässigkeitsanalyse erfolgt auf der
Grundlage des FIDES. Vorab werden dazu die einzelnen Betriebszustände eines Tages definiert, welche
als Grundlage für die weiteren Berechnungen dienen. Es wird versucht, den Tagesablauf des Roboters so
präzise wie möglich zu simulieren. Anschliesend kann die Ausfallrate des Bohrmoduls in Abhängigkeit
der vom FIDES vorgegebenen Einflussfaktoren ermittelt werden. Letztlich werden die ermittelten Werte
6 1 Einleitung
der beiden Standards miteinander verglichen, sowie mögliche Grenzen und Problematiken der Standards
aufgezeigt
Deep Learning zur Kundenklassifizierung im Marketing
Für Firmen spielt Kundensegmentierung zur Verbesserung ihrer
Absatzmöglichkeiten eine zunehmend größere Rolle. Dabei zeigt sich die Wahl der optimalen Methode zur Datenanalyse und Kundensegmentierung aus vielfältigen Gründen als entscheidende Voraussetzung für den Erfolg.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Beispiel des Datensatzes aus dem Bereich des E-Commerce Customer Segmentation zu untersuchen, ob die Anwendung von Deep Learning gegenüber den dort mit klassischem Machine Learning durchgeführten Segmentierungen bessere Ergebnisse erzielt. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, Kriterien für die optimale Methodenwahl näher zu bestimmen. Dazu ist es erforderlich, beim Datensatz die gleiche Datenvorverarbeitung wie in der Referenzarbeit zu verwenden, um die Ergebnisse des Deep Learning Modells mit jenen des Machine Learning Modells vergleichbar zu machen.
Der Vergleich ergab, dass die Performance beim Deep Learning Verfahren
mittig zwischen den Ergebnissen der anderen Machine Learning Algorithmen liegt. Die Performance ist den klassischen Machine Learning Verfahren bei der
hier vorhandenen Größe des Datensatzes nicht überlegen. Daraus folgt, dass bei ähnlicher Performance die sonstigen Voraussetzungen der Methoden, wie zum Beispiel die Komplexität der Netzwerkarchitektur, die Trainingsgeschwindigkeit und die Hardwarevoraussetzungen, eine
entscheidende Rolle spielen. Die Erörterung verschiedener weiterer Methoden des Deep Learning deutet darauf hin, dass der Aufwand, damit gute Ergebnisse bei heterogenen Daten der Kundensegmentierung zu erreichen, noch nicht überzeugt
The ethical implications of AI-based mass surveillance tools
Artificial intelligence (AI) is one of the most auspicious yet controversial technologies with virtually unlimited potential to solve almost all of the existential problems humanity is facing today.1 Huge resources are poured into the development, testing and application of AI that is supposed to be utilized in almost all areas of everyday life.2 It may be used to combat genetically inherited diseases, to revolutionize the economy, to bring prosperity and equality to everyone and to counter the effects of climate change.3 With AI as the enabling technology humanity may experience a better future. Today, AI capabilities can already drastically improve analytic processing tasks and algorithmic systems and have beaten humans in games such as chess.4 Yet, AI and all of its applications bring about a myriad of ethical challenges. Revolutionary weapon systems that achieve autonomy via AI and genome-editing powered by AI are just some specific examples.5 An omnipotent AI will be either the greatest or the vilest thing that has happened to humanity in its brief existence.6 However, even today more and more computational devices are connected to each other, spurring a huge increase in global data streams that can be used to further train and enhance AI systems.
The prowess of AI for executing analytic tasks paves the way for the use of AI in more and more applications. One of these applications, that shows great promise, is the use of AI in surveillance applications.7 AI surveillance applications are proliferating at a fast rate, with a number of appli-cations already being in use today.8 These applications are aimed at accomplishing a number of policy objectives, some are in accordance with basic human laws, some are definitely not and some
1 Cf. Hawking (2018). P. 183ff
2 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
3 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
4 Cf. Burton (2015). P. 1ff.
5 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
6 Cf. Hawking (2018). P. 183ff.
7 Cf. Feldstein (2019). P. 1.
8 Cf. Feldstein (2019). P. 1.
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belong in the nebulous area in between lawful and unlawful.9 But what are lawful and unlawful uses of AI surveillance systems and what are their ethical implications?
This thesis will examine the ethical implications of AI based mass surveillance systems and try to answer the first central question, if it is possible to use AI based mass surveillance applica-tions in an ethical way. Furthermore, the thesis will attempt to answer the second central ques-tion and find out how the ethical use of AI based mass surveillance systems, if this ethical use is possible, materialize. Governmental agencies will be in the focus of this discussion, as their use of the technology may have bigger ethical challenges. Yet private companies will play a part as well. In an attempt to accomplish these two aims, the thesis will inspect the basics of ethics and possible ethical theories that can be utilized to answer the questions. Normative ethics will be stud-ied first with a focus on consequentialism and utilitarianism. To gain a deeper understanding of utilitarianism, act and rule utilitarianism will be compared. Afterwards, deontological theories will be the focus of the discussion with a concentration on deontological pluralism. Next, the mentioned theories will be evaluated, discussing advantages and weak spots of the theories, to assess which theory may serve as the ethical framework of this thesis and the subsequent answer to the two main questions.
The next step will be the establishment of the AI framework. This contains the definition of AI and a distinction of terms that are commonly used in the its environment such as automation and au-tonomy. The importance of data for AI will be discussed. Afterwards, the technological basis of AI will be outlined, discussing key concepts such as machine learning and deep learning. Addi-tionally, it will be examined how an AI learns. The possible uses of AI in general will be outlined in a brief fashion, blazing the trail to discussing the moral challenges of AI. Afterwards, the current pace of AI development will be studied.
In the chapter that follows, the use of AI in surveillance technology is going to be highlighted. The possible ways of how AI can be used for surveillance purposes are reviewed here, discussing facial
9 Cf. Feldstein (2019). P. 1.
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and behavioral recognition systems, smart cities, smart policing, communications/data driven sur-veillance and their enabling technologies. Then, the global proliferation of AI surveillance systems is going to be outlined.
Subsequently, the accordance of AI surveillance with basic human laws and rights, such as the right to privacy, will be checked to find out if the law and the international framework of human rights allow for AI surveillance or at least have restrictions that would greenlight the use of AI surveillance technology. All the aspects of the thesis, especially including the selected ethical framework, will be combined in this last section in order to enable the adaptation of a framework that allows to find out, if AI surveillance systems can be ethically permissible while also creating insights how this ethical AI surveillance system must be engineered. To finish, the thesis will end with a conclusion
Hochlauf der Wasserstoffwirtschaft in Deutschland - Bedarf und Verfügbarkeiten von Importen aus dem Ausland
Hochlauf der Wasserstoffwirtschaft in Deutschland - Bedarf und Verfügbarkeiten von Importen aus dem Auslan
Ultraviolet Fluorescence Image Analysis as Inspection Method for Photovoltaic Cells - Development of an Experimental Setup and an Automatized Image Processing Tool
Efficient and reliable onsite inspection methods are gaining importance as the construc-tion of PV power plants is expanding. For large PV installations, time- and cost-efficient failure detection is essential for optimized operation and maintenance. For this purpose, various optical methods as Infrared thermography (IR), Electroluminescence (EL), Pho-toluminescence (PL) and Ultraviolet Fluorescence (UVF) are employed and under con-stant development. For each method, the camera, and eventually the light source, can be handheld, or mounted on a drone, also called unmanned aircraft vehicle (UAV), to achieve higher throughputs.
IR is the most widely used optical onsite PV inspection method, as many defects can be detected by the thermal radiation (heating) of the defect component. EL and PL reveal further information on the electrical behaviour of the Si-waver. They are also widely used and take the role of a complement to IR, showing electrically active/inactive areas of the semiconductor. On the other hand, UVF focuses on the degradation of the polymeric encapsulant of the Si-cell, most commonly consisting of EVA (ethylene-vinyl acetate). The degradation of the encapsulant can lead to its discoloration, also called yellow-ing/browning, which decreases the transmittance of visual light. UVF patterns can show this yellowing as well as humidity and oxygen entrances, which can lead to effects of corrosion. Both mechanisms (discoloration and corrosion) decrease the performance of the PV cell. The discoloration cannot be directly observed on IR or EL images, as the encapsulant is neither a heat source nor electroconductive. Using IR imagery, severe discoloration might be observed indirectly, as the reduced optical transmittance leads to changes in heat transfer mechanisms concerning the cell and the encapsulant.
Similarly, as long as corrosion does not lead to inactive cell areas or heating, it most likely will not be spotted using EL, PL or IR. So, UVF can fill the niche of inspecting the state of the encapsulant and detecting its defects due to climate impacts in early stages.
While a high number of studies on IR, EL, PL and some on UVF were performed in Europe and the USA, there are not yet many studies about the application of these tech-niques in South America (i.e., in Brazil). UVF mainly depends on climate factors (irradi-ation, temperature, humidity) and the operation time/”age” of the module. The UVF im-agery method has not yet been tested in climate and system conditions of Brazil. Fur-thermore, systems in Brazil are more recently installed. All this can affect differences in the results of UVF imagery applied in Europe, the USA and Brazil.
The present work focuses on the application of UVF imaging on PV power plants in Bra-zil, the creation of an experimental setup and the proposal of proceedings for the data analysis of the acquired images. The aim is to propose a method that is suitable for large-scale inspection
Sicherheit elektrischer Betriebsmittel – Anforderungen und Entwurf eines Leitfadens zur Umsetzung der Niederspannungsrichtlinie 2014/35/EU und Analogien zu Betriebsmitteln im medizinischen Anwendungsbereich
Sicherheit elektrischer Betriebsmittel –
Anforderungen und Entwurf eines Leitfadens zur
Umsetzung der Niederspannungsrichtlinie
2014/35/EU und Analogien zu Betriebsmitteln im
medizinischen Anwendungsbereic
Optimierung der Hard- und Software eines induktiven Niederschlagssensor
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Optimierung der Soft- und Hardware eines induktiven Niederschlagssensors im Rahmen des Verbundforschungsprojektes KIWaSuS (KI-basiertes Warnsystem vor Starkregen und urbanen Sturzfluten). Auf Grundlage von Testergebnissen in einem Testlabor für Niederschläge ergeben sich Optimierungsansätze zur softwareseitigen Behebung von fehlerhaften Daten, eine hardwareseitige Steigerung der Qualität und der Empfindlichkeit des verwendeten induktiven Wirbelstromsensors und der Verbesserung des Wasserablaufes auf der Oberfläche des Sensorgehäuses. Zur Durchführung der Optimierung wurde empirisch das Ausführen des zugrunde liegenden Programmes auf mögliche Konflikte analysiert und angepasst, die Hardware des Sensors modifiziert und auf seine Empfindlichkeit überprüft sowie die Neigung und das Abdichtungskonzept des Gehäuses verändert und bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass kapazitive Anpassungen der Spule zu einer starken Stabilität des Sensors führen und eine hohe Resonanzfrequenz eine Steigerung der Empfindlichkeit hervorruft. Zusätzlich verhindert die Ausführung des Programmes auf zwei getrennten Mikrocontrollern das Auftreten fälschlicher Daten. Anpassungen des Sensorgehäuses durch die Erhöhung der Neigung und die Verwendung eines randlosen Abdichtungskonzeptes führen zu einem höheren Abfluss, aber zu keiner Eliminierung der Frequenzänderung aufgrund der Masse des aufliegenden Wassers. Die Ergebnisse zeigen, dass vor allem die Anpassungen der Software und der Spulenkonfiguration die Stabilität und Empfindlichkeit des Messsystems steigert
Zusammenhang CO2-Bepreisung und Circular Economy
Die vorliegende Projektarbeit hat das Ziel die Fragestellung zu beantworten: Inwieweit führt eine
erhöhte Bepreisung von CO2-Emissionen zu einer erhöhten zirkulären Wertschöpfung? Hierfür
werden anhand des derzeitigen Standes der Technik ausgewählte Prozesse ausgewertet. Die Informationen
werden sowohl mithilfe heutiger verfügbarer Daten von Produktionsprozessen und
zukünftigen Prognosen erhoben und darauf basierend Annahmen getroffen. Auf dieser Basis werden
Prozessmodelle mithilfe der Lebenszyklusanalyse-Software „Umberto LCA+“ aufgebaut und die
Prozessemissonen des Betriebes abgeschätzt, sowie anschließend die Emissionseinsparpotenziale
quantifiziert. Diese Ergebnisse werden daraufhin in einer ökonomischen Modellierung hinsichtlich
ihrer Wirtschaftlichkeit in Abbhänngigkeit der CO2-Bepreisung eingeordnet. Die Ergebnisse bilden
die Grundlage, um die Forschungsfrage zu beantworten und aufbauende Empfehlungen aufzustellen.
Zusammenfassend lässt sich die Aussage treffen, dass sich in Betracht der ausgewählten Prozesse
in den energieintensiven Industrien eine erhöhte Bepreisung von CO2-Emissionen positiv auf die
zirkuläre Wertschöpfung auswirkt. Abschließend wird die Möglichkeit weiterführender Arbeiten
dargestell
What are you Grateful for? Enhancing Gratitude Routines by Using Speech Assistants
This paper presents an extension for Amazon’s Alexa, which provides a gratitude journal, and investigates its effectiveness compared to a regular paper-based version. Decades of research demonstrate that expressing gratitude has various psychological and physical benefits. At the same time, gratitude routines run the risk of being a hassle activity, which diminishes the positive outcome. Speech assistants might help to integrate gratitude routines more easily in an intuitive way using voice input. The results of our 8-day field study with two experimental groups (Alexa group vs. Paper group, N = 8) show that users see the benefits, that Alexa was effective in reducing participants’ stress and that both groups express their gratitude differently. The positive effect of Alexa was restricted by a security setting (limiting user input to eight seconds) imposed by Amazon, which has now been repealed. The findings give practical and theoretical implications of how verbal gratitude expression affects participants’ well-being