Fragestellungen und Arbeitsvorhaben einer neuen Forschergruppe

Im Sommer 2016 hat der aus acht Teilprojekten der Freien Universität Berlin, der Ruhr-Universität Bochum und der Universität Zürich (siehe Anhang) bestehende Verbund der DFG-Forschergruppe 2305 „Diskursivierungen von Neuem. Tradition und Novation in Texten des Mittelalters und der Frühen Neuzeit“ für zunächst drei Jahre seine Arbeit aufgenommen. Wichtige Aspekte und Fragestellungen sollen in der hiermit eröffneten Reihe der Working Papers des Verbundes dargestellt werden. Das vorliegende Working Paper Nr. 1 möchte die grundsätzliche Problematik skizzieren, die gemäß dem bei der DFG erfolgreich eingereichten Verbundantrag den Ausgangspunkt der gemeinsamen Arbeit bildet, und es möchte in Grundzügen die Struktur und das Arbeitsprogramm der gesamten Gruppe vorstellen. Das Paper basiert auf dem von den Mitgliedern des Verbunds gemeinsam ausformulierten Rahmentext des FOR-Antrags

Komplexe Abbildungen von Formularelementen zur Generierung von aktiven Ontologien

Unser heutiges Leben wird zunehmend von Assistenzsystemen erleichtert. Hierzu gehören auch die immer häufiger verwendeten intelligenten Sprachassistenten wie Apple\u27s Siri oder Microsoft\u27s Cortana. Statt lästigem Flüge vergleichen auf diversen Internetportalen können Sprachassistenten durch die einfache Nutzereingabe "Buche für morgen einen Flug von Stuttgart nach Frankfurt" dieselbe Arbeit tun. Um Informationen verarbeiten und an den passenden Webdienst weiterleiten zu können, muss das Assistenzsystem natürliche Sprache verstehen und formal repräsentieren können. Hierfür werden bei Siri "aktive Ontologien (AOs)" verwendet. Eine Ontologie bildet Beziehungen zwischen Konzepten ab. Eine aktive Ontologie ist eine Ontologie, die Regeln für diese Beziehungen implementiert. Das Erstellen solcher AOs ist derzeit mit großem manuellem Aufwand verbunden, da für jede Kategorie eine eigene Ontologie erstellt werden muss. Das langfristige Ziel der Entwicklung solcher Sprachassistenzsysteme ist die Automatisierung des Generierungsprozesses von AOs. Die am KIT entwickelte Rahmenarchitektur EASIER beschäftigt sich mit der automatischen Generierung von aktiven Ontologien aus Webformularen. Eine Herausforderung bei der Erstellung von AOs aus Webformularen ist die Zuordnung unterschiedlich ausgeprägter Formularelemente mit gleicher Semantik, da semantisch gleiche aber unterschiedlich realisierte Konzepte zu einem AO-Knoten zusammengefasst werden sollen. Es ist daher nötig, semantisch ähnliche Formularelemente identifizieren zu können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der automatischen Identifikation solcher Ähnlichkeiten und der Konstruktion von Abbildungen zwischen Formularelementen

Ein Bild sagt mehr als tausend Pixel? Über den Einsatz digitaler Methoden in den Bild- und Objektwissenschaften

Anders als die mit Texten arbeitenden Disziplinen sind bild- und objektbezogene Wissenschaften im Bereich der Digital Humanities im deutschen Raum noch kaum vertreten. Obwohl Bilder in den neuen Medien allgegenwärtig sind, scheint das Potential der Erschließung, Analyse und Auswertung digitaler Bilder noch nicht ausreichend gewürdigt und ausgelotet. Aus diesem Grund möchten wir die mit Bildern arbeitenden Wissenschaften in der Landschaft der Digital Humanities verorten und erörtern, wo ihre besonderen Kompetenzen in die Diskussion einzubringen sind. Für unsere Betrachtungen haben wir exemplarisch die Kunstgeschichte und die Klassische Archäologie herausgegriffen, da beide Fachdisziplinen mit Bildern und Objekten bzw. mit Bildern von Objekten arbeiten

Objektorientierte Graphendarstellung von Simulink-Modellen zur einfachen Analyse und Transformation

In software and hardware development MATLAB and Simulink are used to model cyber physical systems for many years, , especially in automation technology and the automotive industry. Compliance with the required product quality and project efficiency is facilitated by analyzing and transforming Simulink models. The existing API, provided by MATLAB is only suitable for programmatic changing of Simulink models. We show using our own tool which is used in industry, how such as a Simulink model can be edited more easily. For this purpose the model, is converted to an object-oriented class structure that provides convenient access and editing APIs and allows applying well-known algorithms and analyses from graph theory directly. It is also designed as a bi-directional tool, so it transforms a Simulink model into a graph representation and vice versa. ----- In der Software- und Hardwareentwicklung wird seit Jahren verst\"arkt MATLAB und Simulink f\"ur die Modellierung von cyberphysikalischen Systemen, insbesondere in der Automatisierungstechnik und der Automobilindustrie eingesetzt. Die Einhaltung der notwendigen Produktqualit\"at und Projekteffizienz wird durch Analysen und Transformationen auf Simulink-Modellen erleichtert. Die bestehende, von MATLAB bereitgestellte, API ist f\"ur die programmatische Ver\"anderung von Simulink-Modellen nur bedingt geeignet. Wir zeigen deshalb anhand eines eigenen, im industriellen Einsatz befindlichen Werkzeugs, wie ein Simulink-Modell leichter bearbeitet werden kann. Dazu wird es in eine objektorientierte Klassenstruktur \"uberf\"uhrt, die einen komfortablen Zugang und Bearbeitungs-APIs bietet und es erlaubt bekannte Algorithmen und Analysen aus der Graphentheorie direkt anzuwenden. Das Werkzeug ist bidirektional entworfen, es transformiert also ein Simulink-Modell in eine Graphenrepresentation und umgekehrt.Comment: 10 pages in German, 7 figures. AALE 2013 in Stralsund Germany, 10. Fachkonferenz, Das Forum f\"ur Fachleute der Automatisierungstechnik aus Hochschulen und Wirtschaft, 201

Ein Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning

Die Nachfrage der Kunden nach individualisierten Produkten, die Globalisierung, neue Konsummuster sowie kürzere Produktlebenszyklen führen dazu, dass Unternehmen immer mehr Varianten anbieten. Aufgrund der Arbeitsteilung und der unterschiedlichen Perspektiven können einzelne Entwickler die Komplexität des Produktportfolios nicht durchdringen. Dennoch sind die heutigen Verfahren im Produktportfolio- und Variantenmanagement geprägt durch manuelle und erfahrungsbasierte Aktivitäten. Eine systematische Analyse und Optimierung des Produktportfolios sind damit nicht möglich. Unternehmen benötigen stattdessen intelligente Lösungen, welche das gespeicherte Wissen in Daten nutzen und einsetzen, um Entscheidungen über Innovation, Differenzierung und Elimination von Produktvarianten zu unterstützen. Zielstellung dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Frameworks zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning. Machine Learning ermöglicht es, Wissen aus Daten unterschiedlicher Lebenszyklusphasen einer Produktvariante automatisiert zu generieren und zur Unterstützung des Produktportfolio- und Variantenmanagements einzusetzen. Für die Unterstützung der Entscheidungen über Produktvarianten ist Wissen über deren Abhängigkeiten und Beziehungen sowie die Eigenschaften der einzelnen Elemente erforderlich. Dadurch soll ein Beitrag zur besseren Handhabung komplexer Produktportfolios geleistet werden. Das Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios mittels Machine Learning besteht aus drei Bausteinen, die das zentrale Ergebnis dieser Arbeit darstellen. Zuerst wird in Baustein 1 auf die Wissensbedarfe bei der Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios eingegangen. Anschließend werden in Baustein 2 die Daten, welche für Entscheidungen und somit für die Wissensgenerierung im Produktportfolio- und Variantenmanagement erforderlich sind, beschrieben und charakterisiert. Abschließend findet in Baustein 3 die Datenvorbereitung und die Implementierung der Machine Learning Verfahren statt. Es wird auf unterschiedliche Verfahren eingegangen und eine Unterstützung bei der Auswahl und Evaluation der Algorithmen sowie die Möglichkeiten zum Einsatz des generierten Wissens für die Analyse komplexer Produktportfolios aufgezeigt. Das Framework wird in einer Fallstudie bei einem Industriepartner aus der Nutzfahrzeugbranche mit einem besonders komplexen Produktportfolio angewendet. Dabei werden die drei Anwendungsfälle Prognose von „marktspezifischen und technischen Eigenschaften der Produktvarianten“, Ermittlung von „Ähnlichkeiten von Produktvarianten“ und Identifikation von „Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen“ mit realen Daten des Industriepartners umgesetzt. Das Framework sowie die in der Fallstudie beim Industriepartner erzielten Ergebnisse werden anschließend Experten im Produktportfolio- und Variantenmanagement vorgestellt. Diese bewerten die Ergebnisse hinsichtlich der funktionalen Eigenschaften sowie dem Mehrwert aus Sicht der Forschung und industriellen Praxis anhand zuvor definierter Kriterien.:1 Einführung 1.1 Motivation 1.2 Komplexe Produktportfolios: Eine Industrieperspektive 1.3 Zielsetzung und Forschungsfragen 1.4 Aufbau der Arbeit 2 Grundlagen zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning 2.1 Komplexe Produktportfolios 2.1.1 Terminologie komplexer Produktportfolios 2.1.2 Strukturierung komplexer Produktportfolios 2.1.3 Analyse und Anpassung komplexer Produktportfolios 2.1.4 Zusammenfassung: Komplexe Produktportfolios 2.2 Machine Learning 2.2.1 Machine Learning als Teil der künstlichen Intelligenz 2.2.2 Terminologie Machine Learning 2.2.3 Wissensgenerierung mit Machine Learning 2.2.4 Datenanalyseprozess 2.2.5 Machine Learning Verfahren und Algorithmen 2.2.6 Zusammenfassung: Machine Learning 3 Ansätze zur Analyse von Produktportfolios mittels Machine Learning 3.1 Kriterien zur Bewertung bestehender Ansätze 3.2 Bestehende Ansätze aus der Literatur 3.2.1 Einsatz überwachter Lernverfahren 3.2.2 Einsatz unüberwachter Lernverfahren 3.2.3 Einsatz kombinierter Lernverfahren 3.3 Resultierender Forschungsbedarf 4 Forschungsvorgehen 4.1 Design Research Methodology (DRM) 4.2 Vorgehen und Methodeneinsatz 4.3 Kriterien für die Entwicklung des Frameworks 4.4 Schlussfolgerungen zum Forschungsvorgehen 5 Framework zur Analyse komplexer Produktportfolios 5.1 Übersicht über das Framework 5.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios 5.2.1 Informationssuche 5.2.2 Formulierung von Alternativen 5.2.3 Prognose 5.2.4 Kriterien zur Auswahl der Wissensbedarfe 5.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios 5.3.1 Produktdatenmodell 5.3.2 Vertriebsdaten 5.3.3 Nutzungsdaten 5.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen 5.4.1 Baustein 3.0: Vorbereitung von Produktportfoliodaten 5.4.2 Baustein 3.1: Regressionsanalyse 5.4.3 Baustein 3.2: Klassifikationsanalyse 5.4.4 Baustein 3.3: Clusteranalyse 5.4.5 Baustein 3.4: Assoziationsanalyse 5.5 Anwendung des Frameworks 5.6 Schlussfolgerung zum Framework 6 Validierung des Frameworks 6.1 Konzept der Validierung 6.2 Baustein 1: Wissensbedarfe zur Analyse komplexer Produktportfolios 6.3 Baustein 2: Datenbasierte Beschreibung komplexer Produktportfolios 6.4 Baustein 3: Systematische Generierung und Einsatz von Wissen 6.4.1 Marktspezifische und technische Produkteigenschaften 6.4.2 Ähnlichkeiten von Produktvarianten 6.4.3 Korrelationen zwischen Merkmalsausprägungen 6.5 Erfolgsvalidierung mit einer Expertenbefragung 6.6 Schlussfolgerung zur Validierung 7 Diskussion 7.1 Nutzen und Einschränkungen 7.2 Ergebnisbeitrag für die Forschung 7.3 Ergebnisbeitrag für die Industrie 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Zusammenfassung 8.2 Ausblick 9 Literaturverzeichnis 10 Abbildungsverzeichnis 11 Tabellenverzeichnis Anhang A-

SLRefactor: Ein Refactoring-Ansatz für Simulink-Modelle

Bei der Funktionsmodellierung ist die Veränderung und Erweiterung der Struktur eines Modells eine häufig durchgeführte Aktivität. Während es bereits Refactoring-Ansätze für textuelle Programmiersprachen wie Java, C# usw. gibt, fehlt ein vergleichbarer, integraler und durchgehender Ansatz für Simulink-Modelle. Wir haben einen automatisierten Refactoring-Ansatz (im Folgenden SLRefactor-Ansatz genannt) für Simulink-Modelle erfolgreich entwickelt, der in einem Zeitraum von ca. zwei Jahren in der Serienentwicklung bei der Daimler AG erprobt und eingesetzt wurde. In diesem Beitrag wird der SLRefactor-Ansatz anhand eines ausführlichen Beispiels erläutert und es wird über die Erfahrungen beim produktiven Einsatz des Ansatzes und über die dabei gewonnenen Erkenntnisse berichtet

Wettbewerbsfreiheit, Per se Verbote und die Rule of Reason: Anmerkungen zum institutionenökonomisch-evolutionären Wettbewerbsleitbild

Kürzlich hat Chr. Mantzavinos ein neues Wettbewerbsleitbild vorgeschlagen, das auf Ergebnissen der Neuen Institutionenökonomik und der Evolutorischen Ökonomik aufbaut. Er kritisiert die gängigen normativen Konzeptionen in der Wettbewerbspolitik, insbesondere die Idee des Wettbewerbs als Allokationsmechanismus, und plädiert für eine regelgeleitete Wettbewerbspolitik, die sich hauptsächlich auf per se Verbote stützt. In diesem Paper wird argumentiert, daß die Kritik an den gängigen Konzeptionen überzogen ist und daß eine Politik der per se Verbote nicht praktikabel ist. Gerichte praktizieren aus guten Gründen in Fällen, für die ursprünglich per se Verbote galten, eine de facto ?rule of reason?. -- Recently, Chr. Mantzavinos proposed a new concept for antitrust analysis drawing on theoretical developments in New Institutional Economics and Evolutionary Economics. Criticizing the policy prescriptions based on traditional microeconomics and welfare economics, Mantzavinos pleas for a rule-governed antitrust policy which mainly operates with per se rules. This paper argues that the criticism of the traditional foundations of antitrustis inadequate and that per se rules rarely work. Reality confounds the principle of per se illegality and prompted courts to use a de facto rule of reason.Wettbewerbsfreiheit,evolutionärer Prozeß,Institutionen,Antitrust,per se rule,rule of reason,Freedom to compete,evolutionary process,institutional economics,antitrust,competition policy,per se rule,rule of reason

Grammatische Zweisamkeit : Morphosyntax im Sprachen- und Kulturenkontakt

Der Aufsatz diskutiert grammatische Aspekte von authentischen Sprachgebrauchsstrukturen in einem komplexen Kontakt- und Integrationsraum von mehreren Sprachen und Kulturen. Als empirisches Illustrationsmaterial dient ein umfangreiches kontaktlinguistisches Feldforschungsprojekt im ungarndeutschen Ort Hajosch/Hajós (Komitat Batsch-Kleinkumanien / Bács-Kiskun). Anhand von dort ermittelten Sprechprodukten zwei- bzw. mehrsprachiger Sprecher werden vielgestaltige sprachlich-kommunikative Kontakt-, Konvergenz- und Interaktionsphänomene grammatischer Natur identifiziert. Ihre Analyse ergab, dass die exemplarisch untersuchte Diskursgemeinschaft beim Umgang mit morphosyntaktischen Phänomenen zahlreiche und vor allem mannigfaltige Formen von Hybridität hervorbringt. Die erschlossenen Phänomenklassen und -typen scheinen für transkulturelle Zusammenhänge generell verallgemeinerbar zu sein.This article discusses grammatical aspects of authentic linguistic usage structures in an area of complex contact and integration involving several languages and cultures. Empirical illustrative material is provided by an extensive field research project on language contact in the Hungarian-German village of Hajosch/Hajós (Bács- Kiskun county). A great variety of grammatical phenomena relating to linguistic and communicative contact, convergence and interaction are identified on the basis of the speech of bi- and/or multilingual speakers recorded there. The analysis of these phenomena reveals that the discourse community studied here produces numerous and above all varied forms of hybridity in the process of handling morphosyntactic phenomena. The classes and types of phenomena identified here seem to occur in transcultural contexts generally