Organiser la documentation scientifique en entreprise: enjeux, méthodes, outils : le cas Kejako

La société Kejako est active dans le domaine de l’ophtalmologie et en particulier dans la recherche, le développement et la commercialisation de dispositifs médicaux liés à ce domaine. Toutefois, depuis sa création, l’entreprise a accumulé une masse documentaire importante, et s’interrogeait sur la mise en valeur de ses documents, mise en valeur d’autant plus importante qu’elle constitue une fenêtre sur les activités de Kejako. De plus, face à la masse documentaire utilisée et produite, les procédures originellement mises en place commençaient à atteindre des limites quant à leur efficacité, notamment en ce qui concernait la recherche documentaire. Notre tâche a donc consisté à évaluer l’ensemble des documents de Kejako, puis à proposer non seulement une solution remplissant l’exigence de mise en valeur des documents, mais également celle de gestion numérique des documents et un ensemble de procédures permettant une visibilité accrue sur l’information1. Nous avons commencé par réaliser un état des lieux afin d’obtenir une vue d’ensemble sur les activités et pratiques documentaires de Kejako, puis nous avons proposé un système de classification et d’identification des documents afin de faciliter leur recherche dans les interfaces utilisées par les membres de la société. Enfin, nous avons réalisé un benchmark afin de proposer plusieurs solutions à Monsieur David Enfrun, directeur général de Kejako, pour qu’il puisse bénéficier d’un outil adapté à ses besoins et remplissant les exigences qu’il nous avait fixées durant ce travail. De plus, nous avons également produit un guide pratique regroupant l’ensemble des actions et des procédures à entreprendre lors du traitement d’un nouveau document. Ce mémoire décrit l’ensemble des démarches, réflexions, entretiens et rencontres que nous avons entrepris pour arriver à remplir nos objectifs, et proposer un ensemble de solutions à Kejako

CLARA: Building a Socially Assistive Robot to Interact with Elderly People

Although the global population is aging, the proportion of potential caregivers is not keeping pace. It is necessary for society to adapt to this demographic change, and new technologies are a powerful resource for achieving this. New tools and devices can help to ease independent living and alleviate the workload of caregivers. Among them, socially assistive robots (SARs), which assist people with social interactions, are an interesting tool for caregivers thanks to their proactivity, autonomy, interaction capabilities, and adaptability. This article describes the different design and implementation phases of a SAR, the CLARA robot, both from a physical and software point of view, from 2016 to 2022. During this period, the design methodology evolved from traditional approaches based on technical feasibility to user-centered co-creative processes. The cognitive architecture of the robot, CORTEX, keeps its core idea of using an inner representation of the world to enable inter-procedural dialogue between perceptual, reactive, and deliberative modules. However, CORTEX also evolved by incorporating components that use non-functional properties to maximize efficiency through adaptability. The robot has been employed in several projects for different uses in hospitals and retirement homes. This paper describes the main outcomes of the functional and user experience evaluations of these experiments.This work has been partially funded by the EU ECHORD++ project (FP7-ICT-601116), the European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme under grant agreement No 825003 (DIH-HERO SUSTAIN), the RoQME and MiRON Integrated Technical Projects funded, in turn, by the EU RobMoSys project (H20202-732410), the project RTI2018-099522-B-C41, funded by the Gobierno de España and FEDER funds, the AT17-5509-UMA and UMA18-FEDERJA-074 projects funded by the Junta de Andalucía, and the ARMORI (CEIATECH-10) and B1-2021_26 projects funded by the University of Málaga. Partial funding for open access charge: Universidad de Málaga

CAE - PROCESS AND NETWORK : A methodology for continuous product validation process based on network of various digital simulation methods

CAE ProNet methodology is to develop CAE network considering interdependencies among digital validations. Utilizing CAE network and considering industrial requirements, an algorithm is applied to execute a product, vehicle development phase, and load case priority oriented CAE process. Major advantage of this research work is to improve quality of simulation results, reducing time-to-market and decreasing dependencies on hardware prototype

Robotik und assistive Neurotechnologien in der Pflege - gesellschaftliche Herausforderungen. Vertiefung des Projekts »Mensch-Maschine-Entgrenzungen«

Seit Jahren steigt die Zahl der Pflegebedürftigen, während es immer schwieriger wird, Pflegekräfte in ausreichender Zahl zu rekrutieren. Angesichts der sich abzeichnenden demografischen Herausforderungen rücken zunehmend die Potenziale der Servicerobotik in den Fokus, um Pflegekräfte entlasten sowie Pflegebedürftige im Alltag unterstützen zu können. Für diverse Aufgaben in der Altenpflege befinden sich entsprechende Prototypen in der Entwicklung und vereinzelt auch bereits im Einsatz. Im TAB-Arbeitsbericht wird sich zum Thema Pflegerobotik mit den gesellschaftlichen Implikationen dieser Entwicklung befasst, wobei ein besonderes Augenmerk auf die Klärung normativer Fragen und die Möglichkeiten zur prospektiven Gestaltung der Technikentwicklung gelegt wird. Der TAB-Arbeitsbericht zeigt den technischen Entwicklungsstand auf und führt die konkreten Anwendungsfelder von Robotern in der Pflege an. Anhand konkreter Beispiele werden die Anforderungen an eine Technikentwicklung aufgezeigt, die sich stärker an den Bedürfnissen Pflegebedürftiger und der sie Pflegenden orientiert. Grundsätzliche Fragen stellen sich hinsichtlich der gesellschaftlichen Wünschbarkeit eines verbreiteten Robotereinsatzes, vor allem angesichts der zentralen Bedeutung der zwischenmenschlichen Interaktion für die Pflegearbeit. Die daraus resultierenden normativen Fragen werden im TAB-Arbeitsbericht sowohl aus pflegewissenschaftlicher, ethischer wie rechtlicher Sicht beleuchtet. Ein wichtiges Fazit: Die Gestaltung guter Pflege ist letztlich eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe. Inhalt Zusammenfassung 9 I. Einleitung 31 II. Pflege und Pflegeversicherung im demografischen Wandel: ein Überblick 37 1. Organisation und Struktur des deutschen Pflegesystems 37 2. Demografische Herausforderungen: Zahlen und Prognosen 42 2.1 Steigender Pflegebedarf 43 2.2 Fachkräftemangel 46 3. Mit Robotern gegen den Pflegenotstand? Diskursive sowie sozialrechtliche Rahmenbedingungen 49 3.1 Leistungsrechtliche Ebene 51 3.2 Berufsrechtliche Ebene 54 4. Fazit 56 III. Roboter in der Pflege: Anwendungsfelder und Entwicklungsstand 59 1. Übersicht über Anwendungsbereiche und Anwendungen 61 1.1 Assistenzroboter zur physischen Alltagsunterstützung 62 1.2 Soziale Roboter 72 1.3 Mobilitätsunterstützende Roboter 79 2. Exkurs: neurotechnologische Anschlussperspektiven autonomer Assistenzsysteme in der Pflege 87 3. Fazit 89 IV. Normative Aspekte 93 1. Was ist gute Pflege? Pflegewissenschaftliche Bestimmungen 94 1.1 Der Pflegeprozess als zentrales Handlungsmodell des Pflegeberufs 95 1.2 Pflegewissenschaftliche Perspektiven: zur Handlungslogik professioneller Pflege 97 2. Die ethische Debatte 102 2.1 Zentrale ethische Bewertungsdimensionen: Autonomie und Wohlergehen 103 2.2 Potenziale und Grenzen robotischer Pflegesysteme aus ethischer Sicht 107 3. Fazit 118 V. Rechtliche Rahmenbedingungen: Sicherheit, Haftung, Datenschutz 123 1. Sicherheit 124 1.1 Gesetzliche Zulassungsvorschriften 124 1.2 Relevante Normen 128 1.3 Betriebliche Sicherheitsüberprüfungen 129 2. Zivilrechtliche Haftung 130 2.1 Schadensersatzpflichten der Betreiber 131 2.2 Schadensersatzpflichten der Hersteller 132 2.3 Gefährdungshaftung als Ausweg? 134 3. Datenschutz 136 3.1 Rechtmäßigkeit der Verarbeitung personenbezogener Daten durch Roboter 138 3.2 Instrumente zur datenschutzrechtlichen Regulierung der Technikgestaltung 145 4. Fazit 148 VI. Von der Produktvision zum Serienprodukt: Wege einer verantwortungsvollen Forschungsund Entwicklungspraxis 151 1. Von Technology-Push zu Demand-Pull: Nutzerbedarfe und Wirtschaftlichkeit im Fokus 152 2. Fallstudien zur Forschungs- und Entwicklungspraxis: intelligenter Pflegewagen und multifunktionaler Personenlifter 161 2.1 Projekte und Entwicklungsschritte 162 2.2 Elemente einer bedarfsorientierten Technikentwicklung: Erfahrungen und Beispiele aus der Praxis 173 3. Ziele und Struktur der deutschen Forschungsförderung 187 4. Fazit 194 VII. Resümee und Handlungsfelder 197 1. Resümee 197 2. Handlungsfelder 202 2.1 Forschung, Entwicklung und Innovation 203 2.2 Rechtliche und sozioökonomische Rahmenbedingungen der Technikanwendung 209 2.3 Regulierungsfragen: Sicherheit, Haftung, Datenschutz 212 2.4 Öffentliche und politische Debatte 214 Literatur 217 1. In Auftrag gegebene Gutachten und Horizon-Scannings 217 2. Weitere Literatur 217 Anhang 233 1. Abbildungen 233 2. Kästen 234 3. Abkürzungen 23

CAE - PROCESS AND NETWORK : A methodology for continuous product validation process based on network of various digital simulation methods

CAE ProNet methodology is to develop CAE network considering interdependencies among digital validations. Utilizing CAE network and considering industrial requirements, an algorithm is applied to execute a product, vehicle development phase, and load case priority oriented CAE process. Major advantage of this research work is to improve quality of simulation results, reducing time-to-market and decreasing dependencies on hardware prototype

Classification and Segmentation of Galactic Structuresin Large Multi-spectral Images

Extensive and exhaustive cataloguing of astronomical objects is imperative for studies seeking to understand mechanisms which drive the universe. Such cataloguing tasks can be tedious, time consuming and demand a high level of domain specific knowledge. Past astronomical imaging surveys have been catalogued through mostly manual effort. Immi-nent imaging surveys, however, will produce a magnitude of data that cannot be feasibly processed through manual cataloguing. Furthermore, these surveys will capture objects fainter than the night sky, termed low surface brightness objects, and at unprecedented spatial resolution owing to advancements in astronomical imaging. In this thesis, we in-vestigate the use of deep learning to automate cataloguing processes, such as detection, classification and segmentation of objects. A common theme throughout this work is the adaptation of machine learning methods to challenges specific to the domain of low surface brightness imaging.We begin with creating an annotated dataset of structures in low surface brightness images. To facilitate supervised learning in neural networks, a dataset comprised of input and corresponding ground truth target labels is required. An online tool is presented, allowing astronomers to classify and draw over objects in large multi-spectral images. A dataset produced using the tool is then detailed, containing 227 low surface brightness images from the MATLAS survey and labels made by four annotators. We then present a method for synthesising images of galactic cirrus which appear similar to MATLAS images, allowing pretraining of neural networks.A method for integrating sensitivity to orientation in convolutional neural networks is then presented. Objects in astronomical images can present in any given orientation, and thus the ability for neural networks to handle rotations is desirable. We modify con-volutional filters with sets of Gabor filters with different orientations. These orientations are learned alongside network parameters during backpropagation, allowing exact optimal orientations to be captured. The method is validated extensively on multiple datasets and use cases.We propose an attention based neural network architecture to process global contami-nants in large images. Performing analysis of low surface brightness images requires plenty of contextual information and local textual patterns. As a result, a network for processing low surface brightness images should ideally be able to accommodate large high resolu-tion images without compromising on either local or global features. We utilise attention to capture long range dependencies, and propose an efficient attention operator which significantly reduces computational cost, allowing the input of large images. We also use Gabor filters to build an attention mechanism to better capture long range orientational patterns. These techniques are validated on the task of cirrus segmentation in MAT-LAS images, and cloud segmentation on the SWIMSEG database, where state of the art performance is achieved.Following, cirrus segmentation in MATLAS images is further investigated, and a com-prehensive study is performed on the task. We discuss challenges associated with cirrus segmentation and low surface brightness images in general, and present several tech-niques to accommodate them. A novel loss function is proposed to facilitate training of the segmentation model on probabilistic targets. Results are presented on the annotated MATLAS images, with extensive ablation studies and a final benchmark to test the limits of the detailed segmentation pipeline.Finally, we develop a pipeline for multi-class segmentation of galactic structures and surrounding contaminants. Techniques of previous chapters are combined with a popu-lar instance segmentation architecture to create a neural network capable of segmenting localised objects and extended amorphous regions. The process of data preparation for training instance segmentation models is thoroughly detailed. The method is tested on segmentation of five object classes in MATLAS images. We find that unifying the tasks of galactic structure segmentation and contaminant segmentation improves model perfor-mance in comparison to isolating each task