Reproducibility Report for ACM SIGMOD 2023 Paper: Ready to Leap (by Co-Design)? Join Order Optimisation

The paper “Ready to Leap (by Co-Design)? Join Order Optimisation on Quantum Hardware” proposes the first approach to solve the problem of join order optimization on quantum hardware. The authors characterize the applicability and limitations of current state-of-the-art quantum hardware, i. e. gate-based quantum computing and quantum annealing, for join ordering and recommend key improvements to the physical hardware to reach practical utility. Based on the provided database queries and QPU system processing data, we have been able to reproduce the original paper’s key insights and quantum problem characteristics reported in its experimental section. The authors provided a self-contained and fully automated reproduction package, including data (database queries, statistics, and collected QPU processing data), experiment scripts, and plotting routines that allowed the identical reconstruction of the three main figures in the paper

Operational wear behaviour of 3D-printed lightweight metal gears: EDS and oil analysis comparison

Additive manufacturing (AM) has come to the fore in recent years among manufacturing techniques. This technique, which has different advantages than traditional ones such as casting, forging and machining, is expected to be widely used in producing machine parts like gears in the coming years. Therefore, experimental data on AM parameters for lightweight metal gears are important for industrial production. In this study, a wear test was applied to AlSi10Mg and Ti6Al4V gears under operational conditions, and the wear behaviour of conventionally and additively manufactured gears was compared. The amount of abrasion elements was determined by analysing the oil in the gearbox. In addition, gear surfaces were analysed using scanning electron microscopy and an energy-dispersive spectrometer before and after wear. Thus, the wear behaviour of gears produced by conventional and AM under service conditions was demonstrated comparatively

KINiro, Künstliche Intelligenz für Nichtregierungsorganisationen - Bedarf, Akzeptanz und Umsetzungsmöglichkeiten. 1. Arbeitspapier: Künstliche Intelligenz in Nichtregierungsorganisationen: Ein Scoping Review über ein junges Forschungsfeld

Hintergrund und Fragestellung Nichtregierungsorganisationen (NRO) sind ein wichtiger Bestandteil der Zivilgesellschaft und interagieren auch mit Regierungen, Unternehmen und anderen gesellschaftlichen Akteuren. Aufgrund der komplexer werdenden Arbeit von NROs scheint Künstliche Intelligenz (KI) Möglichkeiten zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen zu bieten. Jedoch ist wenig über die Arbeit von NROs mit KI bekannt. Daher beschäftigt sich das Projekt KINiro in diesem ersten Working Paper mit der Frage, welche (nicht-)wissenschaftlichen Erkenntnisse zum Themenkomplex NROs und KI bereits vorliegen. Methodik Es wurde ein Scoping Review zur Erfassung (nicht-)wissenschaftlicher Texte zu NROs und KI durchgeführt. Die systematische Literaturrecherche wurde in den Datenbanken Web of Science, Science Gate und WISO durchgeführt. In den Review wurden schließlich 14 Titel eingeschlossen und qualitativ analysiert. Ergebnisse Die Mehrheit der gefundenen Treffer sind Pressemitteilungen. Unter den Treffern befinden sich lediglich zwei (wissenschaftliche) Studien. Die NROs setzen sich auf verschiedenen Ebenen mit der Thematik von KI auseinander, wobei sich zwei Herangehensweisen unterscheiden lassen. Einige NROs nehmen am gesellschaftlichen Diskurs über den Einsatz von KI teil und treiben diesen in theoretischer Hinsicht voran, ohne die Technik dabei selbst zu nutzen. Andere NROs integrieren die KI-Systeme praktisch in ihre Arbeitsabläufe oder führen Projekte zum Zweck der NRO mit KI-Unterstützung durch. Für die Entwicklung von KI-Anwendungen wird mit For-Profit-Unternehmen kooperiert und die Expertise der Unternehmen mit Daten der NROs kombiniert. Durch den Einsatz von KI erhoffen sich NROs einen gezielteren Einsatz von Ressourcen. Hierbei zeigt sich, dass für die Nutzung in KI-Systemen ein interdisziplinärer Konsens über Standards in Datenerhebung und Speicherung als notwendig angesehen wird. Schlussfolgerung Aus der geringen Anzahl an gefundenen Texten, insbesondere (wissenschaftlichen) Studien, und dem Veröffentlichungszeitraum, der in den vergangenen sieben Jahren liegt, lässt sich schließen, dass es sich um einen jungen Forschungsbereich handelt. Die ausgeschlossenen Titel zeigen auf, dass NROs aktuell noch häufiger mit der Digitalisierunge allgemein beschäftigt sind und die Auseinandersetzung mit KI erst noch am Anfang steht

Bemessung von Mauerwerk

Die Bemessung von Mauerwerk deckt neben der Tragfähigkeit auch den Nachweis der Gebrauchstauglichkeit ab. Im Beitrag werden die Grundanforderungen und Hintergründe der Bemessung von Mauerwerk dargelegt und die Lösungen nach den aktuellen Vorschriften von Eurocode 6 und dem Nationalen Anhang erläutert

Application Integration Framework for Large Language Models

Large Language Models (LLMs) have unlocked new opportunities in processing non-structured information. However, integrating LLM into conventional applications poses challenges due to their non-deterministic nature. This paper introduces a framework designed to effectively integrate LLM into intermediate modules by ensuring more consistent and reliable outputs. The framework includes three key components: the Sieve, which captures and retries processing of incorrect outputs; the Circuit Breaker, which stops processing persistently incorrect outputs; and the Optimizer, which enhances processing efficiency by combining inputs into single prompts. Experimental results employing structured methodology demonstrate the framework's effectiveness, achieving significant improvements a 71.05% reduction in processing time and an 82.97% reduction in token usage while maintaining high accuracy. The proposed framework, agnostic to specific LLM implementations, aids the integration of LLMs into diverse applications, enhancing automation and efficiency in fields such as finance, healthcare, and education

Guided-SPSA: Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation assisted by the Parameter Shift Rule

The study of variational quantum algorithms (VQCs) has received significant attention from the quantum computing community in recent years. These hybrid algorithms, utilizing both classical and quantum components, are well-suited for noisy intermediate-scale quantum devices. Though estimating exact gradients using the parameter-shift rule to optimize the VQCs is realizable in NISQ devices, they do not scale well for larger problem sizes. The computational complexity, in terms of the number of circuit evaluations required for gradient estimation by the parameter-shift rule, scales linearly with the number of parameters in VQCs. On the other hand, techniques that approximate the gradients of the VQCs, such as the simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA), do not scale with the number of parameters but struggle with instability and often attain suboptimal solutions. In this work, we introduce a novel gradient estimation approach called Guided-SPSA, which meaningfully combines the parameter-shift rule and SPSA-based gradient approximation. The Guided-SPSA results in a 15% to 25% reduction in the number of circuit evaluations required during training for a similar or better optimality of the solution found compared to the parameter-shift rule. The Guided-SPSA outperforms standard SPSA in all scenarios and outperforms the parameter-shift rule in scenarios such as suboptimal initialization of the parameters. We demonstrate numerically the performance of Guided-SPSA on different paradigms of quantum machine learning, such as regression, classification, and reinforcement learning

Enhancing Decision-Making for Human-Centered Construction Robotics: A Methodological Framework

While the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry is increasingly aware of the rising demands for productivity and human-centered construction improvements, the holistic adoption of robotics as a fundamental strategy to address these challenges has not yet reached comprehensive fruition. This paper therefore introduces a methodological framework aiming to address the industry's pressing need for a systematic approach for assessing the feasibility of integrating robotics into human-centered construction processes. It aims to enhance decision-making regarding the degree of automation in human-centered construction processes, ranging from partial to full robotization or non-robotization. The framework is characterized by a more holistic end-to-end data-/workflow and therefore adopts a multifaceted approach, leveraging BIM-based planning methodologies and integrating new technologies [e.g., Motion Capturing (MoCap), work process simulation software incorporating Digital Human Models (DHM), self-developed conversion/interfacing software and more] that have not been widely used in the industry to date. Subsequently, the framework is evaluated in a real-life bricklaying construction process to ensure a more application-based approach. Overall, the framework advances current construction processes with a more inclusive and conscious technology infill to empower construction professionals with the workflow and corresponding tools necessary for the practical integration of robotics into human-centered construction processes