Informatik
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Motto der Herbstkonferenz Informatics Inside 2020 ist KInside. Wieder einmal blicken Studierende inside und schauen sich Methoden, Anwendungen und Zusammenhänge genauer an. Die Beiträge sind vielfältig und entsprechend dem Studiengang human-centered. Es ist der Anspruch, dass sich die Themen um die Bedürfnisse der Menschen drehen und eingesetzte Methoden kein Selbstzweck sind, sondern am Nutzen für den Menschen gemessen werden.
The Twelfth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2020) continued a series of events covering a large spectrum of topics related to advances in fundamentals on databases, evolution of relation between databases and other domains, data base technologies and content processing, as well as specifics in applications domains databases. Advances in different technologies and domains related to databases triggered substantial improvements for content processing, information indexing, and data, process and knowledge mining. The push came from Web services, artificial intelligence, and agent technologies, as well as from the generalization of the XML adoption. High-speed communications and computations, large storage capacities, and load-balancing for distributed databases access allow new approaches for content processing with incomplete patterns, advanced ranking algorithms and advanced indexing methods. Evolution on e-business, ehealth and telemedicine, bioinformatics, finance and marketing, geographical positioning systems put pressure on database communities to push the ‘de facto’ methods to support new requirements in terms of scalability, privacy, performance, indexing, and heterogeneity of both content and technology.
The automation of work by means of disruptive technologies such as Artificial Intelligence (AI) and Robotic Process Automation (RPA) is currently intensely discussed in business practice and academia. Recent studies indicate that many tasks manually conducted by humans today will not in the future. In a similar vein, it is expected that new roles will emerge. The aim of this study is to analyze prospective employment opportunities in the context of RPA in order to foster our understanding of the pivotal qualifications, expertise and skills necessary to find an occupation in a completely changing world of work. This study is based on an explorative, content analysis of 119 job advertisements related to RPA in Germany. The data was collected from major German online job platforms, qualitatively coded, and subsequently analyzed quantitatively. The research indicates that there indeed are employment opportunities, especially in the consulting sector. The positions require different technological expertise such as specific programming languages and knowledge in statistics. The results of this study provide guidance for organizations and individuals on reskilling requirements for future employment. As many of the positions require profound IT expertise, the generally accepted perspective that existing employees affected by automation can be retrained to work in the emerging positions has to be seen extremely critical. This paper contributes to the body of knowledge by providing a novel perspective on the ongoing discussion of employment opportunities, and reskilling demands of the existing workforce in the context of recent technological developments and automation.
Massive data transfers in modern key/value stores resulting from low data-locality and data-to-code system design hurt their performance and scalability. Near-data processing (NDP) designs represent a feasible solution, which although not new, have yet to see widespread use.
In this paper we introduce nKV, which is a key/value store utilizing native computational storage and near-data processing. On the one hand, nKV can directly control the data and computation placement on the underlying storage hardware. On the other hand, nKV propagates the data formats and layouts to the storage device where, software and hardware parsers and accessors are implemented. Both allow NDP operations to execute in host-intervention-free manner, directly on physical addresses and thus better utilize the underlying hardware. Our performance evaluation is based on executing traditional KV operations (GET, SCAN) and on complex graph-processing algorithms (Betweenness Centrality) in-situ, with 1.4×-2.7× better performance on real hardware – the COSMOS+ platform.
Massive data transfers in modern data intensive systems resulting from low data-locality and data-to-code system design hurt their performance and scalability. Near-data processing (NDP) and a shift to code-to-data designs may represent a viable solution as packaging combinations of storage and compute elements on the same device has become viable.
The shift towards NDP system architectures calls for revision of established principles. Abstractions such as data formats and layouts typically spread multiple layers in traditional DBMS, the way they are processed is encapsulated within these layers of abstraction. The NDP-style processing requires an explicit definition of cross-layer data formats and accessors to ensure in-situ executions optimally utilizing the properties of the underlying NDP storage and compute elements. In this paper, we make the case for such data format definitions and investigate the performance benefits under NoFTL-KV and the COSMOS hardware platform.
The tale of 1000 cores: an evaluation of concurrency control on real(ly) large multi-socket hardware
(2020)
In this paper, we set out the goal to revisit the results of “Starring into the Abyss [...] of Concurrency Control with [1000] Cores” and analyse in-memory DBMSs on today’s large hardware. Despite the original assumption of the authors, today we do not see single-socket CPUs with 1000 cores. Instead multi-socket hardware made its way into production data centres. Hence, we follow up on this prior work with an evaluation of the characteristics of concurrency control schemes on real production multi-socket hardware with 1568 cores. To our surprise, we made several interesting findings which we report on in this paper.
In this paper, we present a new approach for achieving robust performance of data structures making it easier to reuse the same design for different hardware generations but also for different workloads. To achieve robust performance, the main idea is to strictly separate the data structure design from the actual strategies to execute access operations and adjust the actual execution strategies by means of so-called configurations instead of hard-wiring the execution strategy into the data structure. In our evaluation we demonstrate the benefits of this configuration approach for individual data structures as well as complex OLTP workloads.
Modern mixed (HTAP)workloads execute fast update-transactions and long running analytical queries on the same dataset and system. In multi-version (MVCC) systems, such workloads result in many short-lived versions and long version-chains as well as in increased and frequent maintenance overhead.
Consequently, the index pressure increases significantly. Firstly, the frequent modifications cause frequent creation of new versions, yielding a surge in index maintenance overhead. Secondly and more importantly, index-scans incur extra I/O overhead to determine, which of the resulting tuple versions are visible to the executing transaction (visibility-check) as current designs only store version/timestamp information in the base table – not in the index. Such index-only visibility-check is critical for HTAP workloads on large datasets.
In this paper we propose the Multi Version Partitioned B-Tree (MV-PBT) as a version-aware index structure, supporting index-only visibility checks and flash-friendly I/O patterns. The experimental evaluation indicates a 2x improvement for analytical queries and 15% higher transactional throughput under HTAP workloads. MV-PBT offers 40% higher tx. throughput compared to WiredTiger’s LSM-Tree implementation under YCSB.
In diesem Beitrag wird ein neuer Ansatz vorgestellt, welcher eine schwerkraftreduzierte Navigation innerhalb einer VR-Umgebung erlaubt, wie beispielsweise ein simulierter Mondspaziergang. Zur Navigation in der VR-Umgebung wird der Cyberith Virtualizer ein-gesetzt. Die Schwerkraftsimulation erfolgt mittels eines einstellbaren Gurtsystems, das anelastischen Seilen aufgehängt wird und abgestufte Schwerkraftkompensationen erlaubt. Als Umgebung wurde ein Raumschiffszenario sowie eine Mondoberfläche generiert. Hier sind in der aktuellen Anwendung einfache Interaktionen möglich. In Anlehnung an existierende Gravity Offload Systeme wird die Lösung ViRGOS bezeichnet. ViRGOS wurde bereits bei verschiedenen Besuchsterminen und Hochschulevents eingesetzt, so dass erste Rückmeldungen von Nutzern eingeholt werden konnten.
JumpAR kombiniert die Welt der Augmented Reality (AR) mit dem weltbekannten Jump ’n’ Run Genre in einem Mobile Game. Der Spieler kreiert einen individuellen Spielparcours in seiner realen Umgebung und navigiert seine Spielfigur auf virtuellen Plattformen durch diesen. Der mit Unity entwickelte JumpAR Prototyp wurde nach Umsetzungen der Grundfunktionen und Mechaniken im Rahmen eines Nutzertests analysiert. Die Integration von echten Gegenständen aus dem Umfeld des Spielers führt im Spielfluss zu einer starken Verknüpfung der virtuellen und realen Welt, was eine neue AR-Interaktionsform für Handyspiele darstellt.
Systemische Betrachtung des therapeutischen Roboters Paro im Vergleich zu dem Haustierroboter AIBO
(2020)
Roboter sind in der heutigen Zeit nicht nur in der Industrie zu finden, sondern werden immer häufiger in privaten Lebensbereichen eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist der soziale Therapie-Roboter Paro. Dieser ist dem Verhalten und Aussehen einer jungen Robbe nachempfunden, drückt Gefühle aus und wird besonders in Pflegeheimen eingesetzt. Dabei zeigt er positive Auswirkungen auf das Wohlbefinden pflegebedürftiger Menschen. Diese Arbeit stellt den Roboter Paro in einer systemischen Analyse dar: hierbei werden Systemkontext, Anwendungsfälle, Anforderungen und Struktur betrachtet. Anschließend erfolgt eine Analyse des Haustierroboters AIBO, welcher einem Welpen ähnelt und verstärkt der Unterhaltung von Privatpersonen dient. Es werden Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Systemen herausgearbeitet. Dabei wird ersichtlich, dass beide Systeme dem Nutzer vorrangig Gesellschaft leisten, jedoch verschiedene Anforderungen besitzen und in unterschiedlichen Anwendungsdomänen eingesetzt werden. Zudem besitzt AIBO vielfältigere Fähigkeiten und einen höheren Bewegungsgrad als Paro. Dies spiegelt sich in einer komplexeren Struktur der Hardware wider.
Unter dem Begriff Innovation Enabling wird im Folgenden ein Konzept für die ganzheitliche Unterstützung interdisziplinärer Teams beim kreativen und innovativen Problemlösen vor-gestellt. Dieses Konzept unterstützt Moderatoren und Teilnehmergleichermaßen und ein damit realisiertes System bleibt durch die implizite Interaktion für den Nutzer im Hintergrund. Eine zentrale Rolle spielt das Konzept der Awareness Pipeline zur Implementation einer impliziten Interaktion auf Basis eines Sensor-Aktor-Systems, welches in diesem Artikel vorgestellt wird. Die Unterstützung der begleitenden Moderations- und Administrationsaufgaben, wie beispielsweise der automatisierten Dokumentation der Sitzung, sollen in Zukunft einen deutlichen Mehrwert gegenüber einer klassischen Brainstorming-Sitzung bieten.
Public transport maps are typically designed in a way to support route finding tasks for passengers while they also provide an overview about stations, metro lines, and city-specific attractions. Most of those maps are designed as a static representation, maybe placed in a metro station or printed in a travel guide. In this paper we describe a dynamic, interactive public transport map visualization enhanced by additional views for the dynamic passenger data on different levels of temporal granularity. Moreover, we also allow extra statistical information in form of density plots, calendar-based visualizations, and line graphs. All this information is linked to the contextual metro map to give a viewer insights into the relations between time points and typical routes taken by the passengers. We illustrate the usefulness of our interactive visualization by applying it to the railway system of Hamburg in Germany while also taking into account the extra passenger data. As another indication for the usefulness of the interactively enhanced metro maps we conducted a user experiment with 20 participants.
Our paper gives first answers on a fundamental question: how can the design of architectures of intelligent digital systems and services be accomplished methodologically? Intelligent systems and services are the goals of many current digitalization efforts today and part of massive digital transformation efforts based on digital technologies. Digital systems and services are the foundation of digital platforms and ecosystems. Digtalization disrupts existing businesses, technologies, and economies and promotes the architecture of open environments. This has a strong impact on new value-added opportunities and the development of intelligent digital systems and services. Digital technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things, services computing, cloud computing, big data with analytics, mobile systems, and social enterprise networks systems are important enablers of digitalization. The current publication presents our research on the architecture of intelligent digital ecosystems and products and services influenced by the service-dominant logic. We present original methodological extensions and a new reference model for digital architectures with an integral service and value perspective to model intelligent systems and services that effectively align digital strategies and architectures with artificial intelligence as main elements to support intelligent digitalization.
Power line communications (PLC) reuse the existing power-grid infrastructure for the transmission of data signals. As power line the communication technology does not require a dedicated network setup, it can be used to connect a multitude of sensors and Internet of Things (IoT) devices. Those IoT devices could be deployed in homes, streets, or industrial environments for sensing and to control related applications. The key challenge faced by future IoT-oriented narrowband PLC networks is to provide a high quality of service (QoS). In fact, the power line channel has been traditionally considered too hostile. Combined with the fact that spectrum is a scarce resource and interference from other users, this requirement calls for means to increase spectral efficiency radically and to improve link reliability. However, the research activities carried out in the last decade have shown that it is a suitable technology for a large number of applications. Motivated by the relevant impact of PLC on IoT, this paper proposed a cooperative spectrum allocation in IoT-oriented narrowband PLC networks using an iterative water-filling algorithm.
Automatic classification of rotating machinery defects using Machine Learning (ML) algorithms
(2020)
Electric machines and motors have been the subject of enormous development. New concepts in design and control allow expanding their applications in different fields. The vast amount of data have been collected almost in any domain of interest. They can be static; that is to say, they represent real-world processes at a fixed point of time. Vibration analysis and vibration monitoring, including how to detect and monitor anomalies in vibration data are widely used techniques for predictive maintenance in high-speed rotating machines. However, accurately identifying the presence of a bearing fault can be challenging in practice, especially when the failure is still at its incipient stage, and the signal-to-noise ratio of the monitored signal is small. The main objective of this work is to design a system that will analyze the vibration signals of a rotating machine, based on recorded data from sensors, in the time/frequency domain. As a consequence of such substantial interest, there has been a dramatic increase of interest in applying Machine Learning (ML) algorithms to this task. An ML system will be used to classify and detect abnormal behavior and recognize the different levels of machine operation modes. The proposed solution can be deployed as predictive maintenance for Industry 4.0.
Anhaltend erlebt die Künstliche Intelligenz (KI) eine Renaissance in vielen Branchen. Der Trend, komplexe Zusammenhänge in Daten zu erfassen und zu nutzen, hält an. Hierbei ist jedoch der Grundgedanke des Maschinellen Lernens basierend auf empirischen Daten nicht neu. Es bleibt nach wie vor die Herausforderung, erst ein oft auch interdisziplinäres Verständnis von komplexen Zusammenhängen für verschiedenste Anwendungs-Domänen zu gewinnen, um zum Beispiel KI sinnvoll zum Einsatz zu bringen. Als Besucher der Konferenz erwarten Sie Beiträge aus den unterschiedlichsten Bereichen. Hierzu gehören zum Beispiel Müdigkeitserkennungssysteme im Automobil, ein Tastsinn auch für Roboter, aber auch neue Ansätze zur Erzeugung und Nutzung von Virtuellen Realitäten für die Erprobung des autonomen Fahrens bis hin zur Simulation von Außenboardeinsätzen in der Raumfahrt.
Ein nicht unerheblicher Anteil der Autounfälle ist auf Müdigkeit am Steuer zurückzuführen. Um Unfälle aufgrund von Müdigkeit zu vermeiden, existieren schon einige Ansätze wie beispielsweise die Erkennung der Fahrweise. Im Rahmen des IOT-Labors des Masterstudiengangs Human Centered Computing der Hochschule Reutlingen sollen verschiedene Fahrassistenzsysteme entwickelt und getestet werden, um Unfälle aufgrund von Müdigkeit zu verhindern. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Müdigkeitserkennung über Computer Vision (CV) und das Elektrokardiogramm (EKG). Im Rahmen dieses Papers wird die Müdigkeitserkennung über CV am Steuer mittels den Open Source Bibliotheken OpenCV und Dlib und dem Embedded PC Nvidia Jetson Nano verwirklicht. Die Müdigkeit über EKG wird über den Herzschlag und die Herzfrequenzvariabilität erkannt. Ebenfalls wurde in dieser Arbeit eine Schnittstelle aus CV und EKG entwickelt, um aus den Python-Skripten der Müdigkeitserkennung über Computer Vision und der Müdigkeitserkennung über EKG die zur Erkennung wichtigen Daten zusammenzufassen. Diese werden anschließend zu einem gesamten Ergebnis ausgewertet.
Going forward with the requirements of missions to the Moon and further into deep space, the European Space Agency is investigating new methods of astronaut training that can help accelerate learning, increase availability and reduce complexity and cost in comparison to currently used methods. To achieve this, technologies such as virtual reality may be utilized. In this paper, an investigation into the benefits of using virtual reality as a means for extravehicular activity training in comparison to conventional training methods, such as neutral buoyancy pools is given. To help determine the requirements and current uses of virtual reality for extravehicular activity training first hand tests of currently available software as well as expert interviews are utilized. With this knowledge a concept is developed that may be used to further advance training methods in virtual reality. The resulting concept is used as a basis for development of a prototype to showcase user interactions and locomotion in microgravity simulations.
Vergleichende Analyse des YouTube-Auftritts von privat- und öffentlich-rechtlichen Sendegruppen
(2020)
Lange wurde das Internet als Antagonismus zum Fernsehen gesehen. Es wurde dementsprechend zur Zuschauerrück- bzw. -gewinnung genutzt, was sich allerdings als ineffizient erwies. Inzwischen haben die einzelnen Sendegruppen das Internet jedoch als mediale Erweiterung erkannt und genutzt. Durch diese späte Akzeptanz zeigen sich starke Unterschiede im Umfang und der Vorgehensweise hinsichtlich der Nutzung des Internets als zusätzliches Medium. Am besten lässt sich dies in einem Vergleich in Bezug auf die wichtigste videotechnische Social Media Plattform YouTube darstellen.
In diesem Vergleich sollen die einzelnen Sendegruppen hinsichtlich ihrer wahrgenommenen Vorteile, Nachteile und Attraktivität bezogen auf das Nutzerverhalten und die Nutzermeinung bewertet werden. Die zielgruppenorientierte Optimierung des YouTube-Auftrittes ist von außerordentlich hoher Bedeutung für die zukünftige Marktdurchdringung.