Grundlagen des Autonomen Rechnens

Das vegetative Nervensystem (engl. autonomous nervous system) des Menschen kann das, wovon in der IT-Industrie noch geträumt wird. Abhängig von der aktuellen Umgebung und Tätigkeit reguliert das vegetative Nervensystem mandatorische Körperfunktionen wie Herzfrequenz und Atmung. Reflexe, die dem Selbstschutz dienen, werden automatisch ausgelöst. Verletzungen heilen von selbst, ohne dass man seine normalen Tätigkeiten dafür unterbrechen müsste. Im Rahmen des Seminars „Autonomic Computing“ im Sommersemester 2003 am Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation der Universität Karlsruhe wurden Grundlagen dieses Autonomen Rechnens besprochen. Als Basis für Selbstkonfiguration und Selbstoptimierung werden in „Kontextbewusstsein: Ein Überblick“ Techniken zur Erfassung des physischen und sozialen Kontexts einer Anwendung erläutert. Die dienstorientierte Architektur und konkrete Implementierungen wie z.B. UPnP, Jini oder Bluetooth werden in „Aktuelle Technologien zur Realisierung dienstorientierter Architekturen“ behandelt. Die Arbeit „Service- Orientierung und das Semantic Web“ beschreibt, wie Semantic Web Technologien zur Beschreibung von Web Services verwendet werden können mit dem Ziel der automatischen Dienstfindung. Danach wird der Begriff „Selbstbewusstsein“ in bezug auf Software anhand zweier komplementärer Forschungsprojekte definiert. Technologien zur Überwachung des Laufzeitverhaltens von Rechnersystemen mit dem Ziel der selbstständigen Optimierung sind Gegenstand der Arbeit „Selbst-Überwachung und Selbst-Optimierung“. Der Artikel „Selbst-Schutz“ fasst die Sicherheitsanforderungen zusammen, die an ein autonomes Computersystem gestellt werden müssen und die Techniken, um solche Anforderungen zu erfüllen. Ansätze aus dem Bereich wiederherstellungsorientiertes- und fehlertolerantes Rechnen werden in „Selbst-Heilung“, „ROC – Recovery Oriented Computing“ und „Recovery Oriented Computing: Modularisierung und Redundanz“ vorgestellt. Alle Ausarbeitungen und Präsentationen sind auch elektronisch auf der diesem Band beiliegenden CD oder unter www.autonomic-computing.org verfügbar

Ähnlichkeitsbasierte Modellierungsunterstützung für Geschäftsprozesse

In der Arbeit wird erstmalig ein Unterstützungssystem für die Geschäftsprozessmodellierung vorgestellt, das dem Benutzer zu seinem gerade editierten Prozess Prozessfragmente aus einer Bibliothek vorschlägt. Der Vorschlag von Prozessfragmenten erfolgt auf Basis von Geschäftsregeln und Korrektheits- und Semantikkriterien. Zusätzlich werden Ähnlichkeitsmaße definiert, durch die Prozessteile mit unterschiedlichem Vokabular zur Beschreibung gleicher Prozessobjekte wieder verwendet werden können

EMU Speech Database System

Gegenstand dieser Dissertation ist die Weiterentwicklung des bereits bestehenden EMU Speech Database Systems, das Forscher und Studierende der Phonetik und Linguistik beim Aufbau, der Etikettierung, der Abfrage sowie der Analyse von Sprachdatenbanken unterstützt. EMU kann akustische als auch artikulatorische Daten verarbeiten und sticht besonders durch die umfangreichen Strukturierungsmöglichkeiten für die Etikettierung, der darauf angepassten Abfragesprache, der Schnittstellte zu R und durch die zentrale Verwaltung der Daten gegenüber anderer vergleichbarer Software hervor. In Hinsicht auf die Benutzerfreundlichkeit wurden gänzlich fehlende oder lückenhafte Dokumentationen des Systems für interne als auch externe Strukturen erstellt. Für bereits vorhandene Funktionen, die nur textbasiert verwendet werden konnten, wurden grafische Benutzerschnittstellen implementiert und die Verwendung somit vereinfacht. Im Rahmen der Funktionalitätserweiterung wurden u. a. die Scripting-Möglichkeiten des Systems auf verschiedene Weisen erweitert und grundsätzlich neue Funktionen hinzugefügt. Die Erweiterung der Interoperabilität wurde durch eine Funktionalität zum Datenbankenimport und -export über indirekte und direkte Schnittstellen zu den Programmen Praat, WaveSurfer sowie Articulate Assistant realisiert. Weiterhin wurde das Kiel Corpus in eine EMU-Sprachdatenbank überführt. In dieser Form ist es nunmehr in einer hierarchischen Etikettierungsstruktur sehr gut darstellbar, benutzerfreundlich abfragbar und damit einhergehend analysierbar. Für die weitere Entwicklung des Systems wird die Überführung des EMU-Datenmodells in ein relationales vorgeschlagen, da bei geeigneter Modellierung nachweislich die Abfrage auf große Datenkorpora zeitlich effizienter wird und die Abfragemöglichkeiten erweitert werden. Die Weiterentwicklungen haben die Software für die Lehre und Forschung effizient einsetzbar gemacht. EMU kann damit für sehr viel mehr Anwender einen wichtigen Arbeitsschritt innerhalb des eigenen Arbeitsprozesses zur Lösung von Forschungsfragen darstellen