‘Scenario-based sustainability assessment’ of a solar energy transition in Mixteca-Puebla, Mexico

Armut ist ein multidimensionales Phänomen. Sie adressiert unterschiedliche Aspekte der Lebensbedingungen, die die Würde der Menschen bedrohen, die die Ausübung von Rechten und Freiheiten einschränken, die die Erfüllung von Grundbedürfnissen beeinträchtigen und ihre soziale Integration behindern. Die Beseitigung von Armut ist daher eine unabdingbare Voraussetzung für eine nachhaltige Entwicklung. Eine Transformation des Energiesystems (oft als Energiewende bezeichnet), welche auf die Einführung von Technologien für erneuerbare Energien in ländlichen Gebieten mit niedrigem Einkommen abzielt, könnte eine Möglichkeit zur Linderung der Armut bieten. Denn gerade hier bedeutet ein geringes Einkommen auch einen erschwerten Zugang zu Energie. Die Bereitstellung von Solarenergie kann nicht nur die Versorgung mit Wasser und Strom sowie den Zugang zu Gesundheit und Bildung verbessern, sondern auch die Entsorgung von Abwasser, neue Beschäftigungsmöglichkeiten schaffen, zusätzliche Einkommensquellen erschließen, und einen Beitrag zur Verlangsamung des Klimawandels leisten. Die Umstellung auf erneuerbare Energien bietet daher die Möglichkeit, das Energiesystem gesellschaftlich besser zu verankern. Dazu müssen geeignete politische Maßnahmen entwickelt werden, die eine Energiewende ermöglicht und zugleich den sozialen Wert von Energie berücksichtigt. Das bedeutet, dass das Solarenergiesystem so gestaltet werden muss, dass es Gemeinschaften in die Lage versetzt einen gesellschaftlichen Nutzen daraus zu ziehen, bspw. über eine Beteiligung an der Wertschöpfung. Dies würde die Fähigkeit der Gemeinschaften zur Organisation und Schaffung von Wissen fördern und somit auch positive Auswirkungen auf ihr tägliches Leben haben, mit einem Mehrwert für das Wohlbefinden der Bevölkerung. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, die Bedingungen zu identifizieren, die zu einer Verringerung der Armut durch die Einführung eines Solarenergiesystems in einem von Armut geprägten ländlichen Gebiet in Zentralmexiko (in Mixteca im Bundesstaat Puebla) führen würden. Die Analyse berücksichtigt das Zusammenspiel von wirtschaftlichen, technologischen, ökologischen, gesellschaftlichen, politischen und kulturellen Bedingungen unter dem Gesichtspunkt der Nachhaltigkeit. Der Schwerpunkt dieser Studie liegt auf der Untersuchung der Relevanz gesellschaftlicher Merkmale für die Energiewende in dem Untersuchungsgebiet. Um eine umfassende Bewertung möglicher Energiezukünfte in der ausgewählten Region vorzunehmen, wird die Szenariotechnik mit einer Nachhaltigkeitsbewertung kombiniert, wobei für beide gemeinsame Systemgrenzen auf Basis des gesamten regionalen Energiesystems definiert werden. Die Szenarienentwicklung bedient sich des Ansatzes der Cross-Impact Balance (CIB), der eine umfassende Darstellung des regionalen Energiesystems ermöglicht. Für die Szenarienentwicklung wurden Erkenntnisse des Social Value of Energy-Ansatzes genutzt. Die Nachhaltigkeitsbewertung der Szenarien basiert auf dem Integrativen Konzept der Nachhaltigkeit (Integrative Concept of Sustainability (ICoS)). Daher wird der in dieser Studie vorgestellte Ansatz als Szenariobasierte Nachhaltigkeitsbewertung bezeichnet. Im Rahmen der Studie wurden achtzehn Faktoren identifiziert, die in Wechselbeziehung zueinanderstehen und einen Einfluss auf die Transformation des Solarenergiesystems in Mixteca ausüben. Mit Hilfe des CIB-Ansatzes wurden acht Szenarien ermittelt, die zwei unterschiedlichen Clustern zugeordnet wurden. Die Szenarien geben einen Überblick über plausible Zukünfte in der Region – diese bilden auch die Grundlage für die daran anschließende Nachhaltigkeitsbewertung. Einer der beiden Cluster zeigt eine eher vielversprechende Zukunft, das andere eine eher düstere. In dem ersten Cluster dominieren Faktoren, die eher eine nachhaltige Zukunft erwarten lassen. Die folgenden Kriterien wurden als Treiber für eine nachhaltige Entwicklung in der Region identifiziert: adäquate Governance, funktionierendes Rechtssystems, gute Zusammenarbeit zwischen Regierung, privaten Investoren und ZGOs, erneuerbare Energien unterstützende Politik, positive Wertschöpfung des Sektors Erneuerbare Energien, geringe Auswirkungen des Klimawandels. Diese insgesamt positive Bewertung impliziert, dass die zukünftige Gesellschaft in Mixteca gelernt hat, die drei Hauptziele von ICoS auszubalancieren: Sicherung der menschlichen Existenz, Erhaltung des gesellschaftlichen Produktivpotentials und Bewahrung der Entwicklungs- und Handlungsmöglichkeiten. Das zweite Cluster zeigt eine Kombination von Kriterien, die einer nachhaltigen Entwicklung eher entgegenstehen: starke Unsicherheiten hinsichtlich des Governance ohne Wirtschaftswachstum, ein nicht funktionierendes Rechtssystem, eine nicht vorhandene oder geringe Zusammenarbeit zwischen Regierung, privaten Investoren und ZGOs, eine restriktive Politik hinsichtlich erneuerbarer Energien, nicht vorhandene (oder sehr geringe) Wertschöpfung des Sektors Erneuerbare Energien, starke Auswirkungen des Klimawandels. Weiterhin wurden auch die Möglichkeiten der Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Gegebenheiten und Regionen untersucht. Die Fallstudie zeigt, dass die Identifikation und das Verständnis gesellschaftlicher Auswirkungen wichtige Treibkräfte für die Energiewende sind. Darüber hinaus sind die gesellschaftlichen Faktoren, die sich auf das Wohlbefinden der Gemeinschaften auswirken, wichtiger als eine reine Veränderung des Energiesystems. Wenn die möglichen gesellschaftlichen Wirkungen angemessen berücksichtigt werden, könnte die Energiewende ein Mittel zur Verbesserung der Lebensbedingungen (Grundversorgung, Gesundheitsversorgung, Bildung usw.), zur Schaffung von Beschäftigungsmöglichkeiten und sogar zur besseren Verteilung des Wohlstands in Mixteca sein. Somit könnte der soziale Wert der Energie gesteigert und die Armut unter einer nachhaltigen Perspektive gelindert werden

Adaptive Computing Systems for Aerospace

RÉSUMÉ En raison de leur complexité croissante, les systèmes informatiques modernes nécessitent de nouvelles méthodologies permettant d’automatiser leur conception et d’améliorer leurs performances. L’espace, en particulier, constitue un environnement très défavorable au maintien de la performance de ces systèmes : sans protection des rayonnements ionisants et des particules, l’électronique basée sur CMOS peut subir des erreurs transitoires, une dégradation des performances et une usure accélérée causant ultimement une défaillance du système. Les approches traditionnellement adoptees pour garantir la fiabilité du système et prolonger sa durée de vie sont basées sur la redondance, généralement établie durant la conception. En revanche, ces solutions sont coûteuses et parfois inefficaces, puisqu'elles augmentent la taille et la complexité du système, l'exposant à des risques plus élevés de surchauffe et d'erreurs. Les conséquences de ces limites sont d'autant plus importantes lorsqu'elles s’appliquent aux systèmes critiques (e.g., contraintes par le temps ou dont l’accès est limité) qui doivent être en mesure de prendre des décisions sans intervention humaine. Sur la base de ces besoins et limites, le développement en aérospatial de systèmes informatiques avec capacités adaptatives peut être considéré comme la solution la plus appropriée pour les dispositifs intégrés à haute performance. L’informatique auto-adaptative offre un potentiel sans égal pour assurer la création d’une génération d’ordinateurs plus intelligents et fiables. Qui plus est, elle répond aux besoins modernes de concevoir et programmer des systèmes informatiques capables de répondre à des objectifs en conflit. En nous inspirant des domaines de l’intelligence artificielle et des systèmes reconfigurables, nous aspirons à développer des systèmes informatiques auto-adaptatifs pour l’aérospatiale qui répondent aux enjeux et besoins actuels. Notre objectif est d’améliorer l’efficacité de ces systèmes, leur tolerance aux pannes et leur capacité de calcul. Afin d’atteindre cet objectif, une analyse expérimentale et comparative des algorithmes les plus populaires pour l’exploration multi-objectifs de l’espace de conception est d’abord effectuée. Les algorithmes ont été recueillis suite à une revue de la plus récente littérature et comprennent des méthodes heuristiques, évolutives et statistiques. L’analyse et la comparaison de ceux-ci permettent de cerner les forces et limites de chacun et d'ainsi définir des lignes directrices favorisant un choix optimal d’algorithmes d’exploration. Pour la création d’un système d’optimisation autonome—permettant le compromis entre plusieurs objectifs—nous exploitons les capacités des modèles graphiques probabilistes. Nous introduisons une méthodologie basée sur les modèles de Markov cachés dynamiques, laquelle permet d’équilibrer la disponibilité et la durée de vie d’un système multiprocesseur. Ceci est obtenu en estimant l'occurrence des erreurs permanentes parmi les erreurs transitoires et en migrant dynamiquement le calcul sur les ressources supplémentaires en cas de défaillance. La nature dynamique du modèle rend celui-ci adaptable à différents profils de mission et taux d’erreur. Les résultats montrent que nous sommes en mesure de prolonger la durée de vie du système tout en conservant une disponibilité proche du cas idéal. En raison des contraintes de temps rigoureuses imposées par les systèmes aérospatiaux, nous étudions aussi l’optimisation de la tolérance aux pannes en présence d'exigences d’exécution en temps réel. Nous proposons une méthodologie pour améliorer la fiabilité du calcul en présence d’erreurs transitoires pour les tâches en temps réel d’un système multiprocesseur homogène avec des capacités de réglage de tension et de fréquence. Dans ce cadre, nous définissons un nouveau compromis probabiliste entre la consommation d’énergie et la tolérance aux erreurs. Comme nous reconnaissons que la résilience est une propriété d’intérêt omniprésente (par exemple, pour la conception et l’analyse de systems complexes génériques), nous adaptons une définition formelle de celle-ci à un cadre probabiliste dérivé à nouveau de modèles de Markov cachés. Ce cadre nous permet de modéliser de façon réaliste l’évolution stochastique et l’observabilité partielle des phénomènes du monde réel. Nous proposons un algorithme permettant le calcul exact efficace de l’étape essentielle d’inférence laquelle est requise pour vérifier des propriétés génériques. Pour démontrer la flexibilité de cette approche, nous la validons, entre autres, dans le contexte d’un système informatisé reconfigurable pour l’aérospatiale. Enfin, nous étendons la portée de nos recherches vers la robotique et les systèmes multi-agents, deux sujets dont la popularité est croissante en exploration spatiale. Nous abordons le problème de l’évaluation et de l’entretien de la connectivité dans le context distribué et auto-adaptatif de la robotique en essaim. Nous examinons les limites des solutions existantes et proposons une nouvelle méthodologie pour créer des géométries complexes connectées gérant plusieurs tâches simultanément. Des contributions additionnelles dans plusieurs domaines sont résumés dans les annexes, nommément : (i) la conception de CubeSats, (ii) la modélisation des rayonnements spatiaux pour l’injection d’erreur dans FPGA et (iii) l’analyse temporelle probabiliste pour les systèmes en temps réel. À notre avis, cette recherche constitue un tremplin utile vers la création d’une nouvelle génération de systèmes informatiques qui exécutent leurs tâches d’une façon autonome et fiable, favorisant une exploration spatiale plus simple et moins coûteuse.----------ABSTRACT Today's computer systems are growing more and more complex at a pace that requires the development of novel and more effective methodologies to automate their design. Space, in particular, represents a challenging environment: without protection from ionizing and particle radiation, CMOS-based electronics are subject to transients faults, performance degradation, accelerated wear, and, ultimately, system failure. Traditional approaches adopted to guarantee reliability and extended lifetime are based on redundancy that is established at design-time. These solutions are expensive and sometimes inefficient, as they increase the complexity and size of a system, exposing it to higher risks of overheating and incurring in radiation-induced errors. Moreover, critical systems---e.g., time-constrained ones and those where access is limited---must be able to cope with pivotal situations without relying on human intervention. Hence, the emerging interest in computer systems with adaptive capabilities as the most suitable solution for novel high-performance embedded devices for aerospace. Self-adaptive computing carries unmatched potential and great promises for the creation of a new generation of smart, more reliable computers, and it addresses the challenge of designing and programming modern and future computer systems that must meet conflicting goals. Drawing from the fields of artificial intelligence and reconfigurable systems, we aim at developing self-adaptive computer systems for aerospace. Our goal is to improve their efficiency, fault-tolerance, and computational capabilities. The first step in this research is the experimental analysis of the most popular multi-objective design-space exploration algorithms for high-level design. These algorithms were collected from the recent literature and include heuristic, evolutionary, and statistical methods. Their comparison provides insights that we use to define guidelines for the choice of the most appropriate optimization algorithms, given the features of the design space. For the creation of a self-managing optimization framework---enabling the adaptive trade-off of multiple objectives---we leverage the tools of probabilistic graphical models. We introduce a mechanism based on dynamic hidden Markov models that balances the availability and lifetime of multiprocessor systems. This is achieved by estimating the occurrence of permanent faults amid transient faults, and by dynamically migrating the computation on excess resources, when failure occurs. The dynamic nature of the model makes it adjustable to different mission profiles and fault rates. The results show that we are able to lead systems to extended lifetimes, while keeping their availability close to ideal. On account of the stringent timing constraints imposed by aerospace systems, we then investigate the optimization of fault-tolerance under real-time requirements. We propose a methodology to improve the reliability of computation in the presence of transient errors when considering the mapping of real-time tasks on a homogeneous multiprocessor system with voltage and frequency scaling capabilities. In this framework, we take advantage of probability theory to define a novel trade-off between power consumption and fault-tolerance. As we recognize that resilience is a pervasive property of interest (e.g., for the design and analysis of generic complex systems), we adapt a formal definition of it to one more probabilistic framework derived from hidden Markov models. This allows us to realistically model the stochastic evolution and partial observability of complex real-world environments. Within this framework, we propose an efficient algorithm for the exact computation of the essential inference step required to construct generic property checking. To demonstrate the flexibility of this approach, we validate it in the context, among others, of a self-aware, reconfigurable computing system for aerospace. Finally, we move the scope of our research towards robotics and multi-agent systems: a topic of thriving popularity for space exploration. We tackle the problem of connectivity assessment and maintenance in the distributed and self-adaptive context of swarm robotics. We review the limitations of existing solutions and propose a novel methodology to create connected complex geometries for multiple task coverage. Additional contributions in the areas of (i) CubeSat design, (ii) the modelling of space radiation for FPGA fault-injection, and (iii) probabilistic timing analysis for real-time systems are summarized in the appendices. In the author's opinion, this research provides a number of useful stepping stones for the creation of a new generation of computing systems that autonomously---and reliably---perform their tasks for longer periods of time, fostering simpler and cheaper space exploration

Proceedings of the Conference on Production Systems and Logistics: CPSL 2022

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Study on open science: The general state of the play in Open Science principles and practices at European life sciences institutes

Nowadays, open science is a hot topic on all levels and also is one of the priorities of the European Research Area. Components that are commonly associated with open science are open access, open data, open methodology, open source, open peer review, open science policies and citizen science. Open science may a great potential to connect and influence the practices of researchers, funding institutions and the public. In this paper, we evaluate the level of openness based on public surveys at four European life sciences institute

Empowering vulnerable women by participatory design workshops

This contribution addresses the issue of homeless women’s empowerment through design workshops and according to the capability approach. The paper presents small, ordinary stories of women that experience being designers. Besides the professional label, being a designer means to approach reality from the transformative perspective of pursuing a positive change. It also translates in claiming the space for the expression of a personal vision of the world, within a cooperative environment. It enables to experiment innovative strategies to solve problems and to pursue self-determination in practical activities

Climate Ready Great Lakes

The Great Lakes region is predicted to experience significant coastal impacts due to global climate change that are different than impacts being predicted for our ocean coasts. Specialized education, training and community planning are needed to assist Great Lakes coastal communities in adapting to changes resulting from climate change. To help address these needs, students from the University of Michigan’s School of Natural Resources and Environment collaborated with NOAA Great Lakes Regional Collaboration team members and Sea Grant professionals to develop training materials on adaptation to climate change in the Great Lakes region. The project resulted in three educational modules that can be delivered individually or as a unit to prepare local officials to develop climate change adaptation plans for their communities: Module 1: “Climate Impacts: What am I Adapting To?” summarizes recent climate change research results and long-term forecasts for climate change impacts. Module 2: “How do I Develop an Adaptation Plan?” prepares leaders to identify and consider management actions necessary to respond to forecasted changes through climate adaptation plans. Module 3: “What Tools are Available for me to Adapt?” familiarizes leaders with decision tools and science based resources needed to make coastal development, resource protection, and infrastructure decisions that that will shape their communities coastline and keep communities sustainable for the next 50-100 years. These outreach modules were developed to allow use by Sea Grant Program Extension Staff, USDA Extension Staff, Coastal Zone Management Programs, and other trained outreach professionals who work with local community decision makers in the Great Lakes region. Modules were designed to allow for maximum flexibility and adaptability and can easily be modified to include future research and tools that increase the information useful for local decision makers.Master of ScienceNatural Resources and EnvironmentUniversity of Michiganhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/83536/1/Climate Ready Great Lakes_April 18 2011.pd