Ameisen in einem mediterranen Agrarökosystem : funktionelle Gruppen und trophische Interaktionen

Brewitt K. Ameisen in einem mediterranen Agrarökosystem : funktionelle Gruppen und trophische Interaktionen. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2013.Ameisen haben als wichtige Ökosystemingenieure eine große Bedeutung für das Funktionieren von Ökosystemen. Um die ökologischen Mechanismen klarer und strukturierter beurteilen zu können, können die verschiedenen Ameisenarten zu funktionellen Gruppen zusammengefasst werden. Die Einteilung der Ameisen erfolgt nach Ernährungsweise, benötigten ökologischen Bedingungen, aber auch nach Reaktion auf Umweltstress. Wenn man diese Zusammenhänge besser versteht, kann man in Zukunft auch genauere Aussagen zur Funktion der jeweiligen Ökosysteme machen. Um einen Beitrag zur Einteilung der Ameisen zu leisten, wurden in den Jahren 2010 bis 2012 verschiedene Untersuchungen auf einer ökologisch bewirtschafteten Mandarinenplantage in Nord-Ost-Spanien durchgeführt. Die Hauptziele dieser Arbeit waren: (1) Eine methodische Basisuntersuchung, in deren Rahmen verschiedene Lagerungs- und Behandlungsmöglichkeiten von Insektenproben und deren Einfluss auf die Werte ihrer Isotopenzusammensetzung untersucht wurde. Diese Analyse der natürlichen Verhältnisse der stabilen Isotope zur Analyse von Nahrungsnetzen ist ein wichtiger Bestandteil dieser Untersuchung. Hier konnten keine Unterschiede zwischen den Methoden der getrockneten Lagerung und der Lagerung in Ethanol (verschiedene Konzentrationen, unterschiedliche Dauer) gefunden werden. Bei Einhaltung einiger weiterer Regeln kann eine gute Vergleichbarkeit der Daten mit denen bereits vorhandener Untersuchungen erreicht werden. (2) Die Aufdeckung der trophischen Ebenen der in Trophobiose mit Blattläusen lebenden Ameisenarten durch die Analyse der natürlichen Verhältnisse der stabilen Kohlenstoff- und Stickstoff-Isotope in Kombination mit direkter Beobachtung. Die Symbiose mit Blattläusen und Nutzung des durch sie produzierten Honigtaus (Trophobiose) scheint für Ameisen zumindest zu bestimmten Zeitpunkten im Jahr eine sehr wichtige Ernährungsform zu sein. Diese Form der Symbiose ist eine wichtige Kraft im Ökosystem und verantwortlich für Nährstoffflüsse. Die verschiedenen Ameisenarten lassen sich gut den verschiedenen trophischen Ebenen zuordnen. Sie unterscheiden sich bezüglich ihrer Isotopenmuster signifikant und artspezifisch von den Blattläusen. Dies kann bei einigen eher pantophagen und zoophagen Arten auch als Hinweis auf weitere Nahrungsquellen angesehen werden. (3) Die Beurteilung des Nahrungssuchverhaltens von Ameisen als weiterer wichtiger Hinweis auf die Zugehörigkeit zu funktionellen Gruppen. Dazu wurde in einem Freiland-Experiment das optimal foraging-Verhalten wichtiger Ameisenarten durch Vergleich ihrer Aktivität in unterschiedlich strukturierten Vegetationsbereichen (mit und ohne Krautschicht) untersucht. Als Ergebnis konnte insgesamt ein deutlicher Einfluss einer zusätzlichen Krautschicht auf das Verhalten der Ameisen beobachtet werden, da sie eine zusätzliche Nahrungsquelle für die Ameisen darstellt. Je weniger stark eine Krautschicht vorhanden war, desto eher fand die Nahrungssuche in den Kronen der Plantagenbäumen statt. Dagegen konnte ein Einfluss auf den Ertrag an Mandarinen nicht festgestellt werden. Die in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse liefern in ihrer Synthese neue Erkenntnisse über die Ameisenarten des Untersuchungsgebietes, die aus einer Kombination von neuen Erkenntnissen zur trophischen Ebene und von neuen Erkenntnissen zum Nahrungssuchverhalten bestehen. Ein Einteilungssystem nach trophischer Ebenen der Ameise wird entwickelt, das eine Diskussion der Nutzung von Ameisen als Bioindikatoren bei der Beurteilung des Zustandes von mediterranen Ökosystemen erlaubt

Interpretable and verifiable planning and prediction for autonomous vehicles

Autonomous driving (AD) has gained much attention in recent years due to its many potential benefits such as improving safety and increasing efficiency. However, AD is a difficult problem with challenges such as handling interactions with other vehicles and predicting the future behaviour of human drivers. This often takes place in complicated urban environments where information is missing due to occlusions. AD methods must also be accurate and effective while still being efficient enough to run in real time. In this thesis, several novel AD methods are presented which contribute towards solving some of the problems of AD. In particular, the focus is on planning, prediction and goal recognition (GR) methods which are interpretable by humans and formally verifiable. Interpretability can increase user trust of AD systems and aid with debugging issues with such systems. Having the ability to formally verify propositions made about AD methods can help ensure safety and compliance with regulations. The first novel method is Interpretable Goal-based Prediction and Planning (IGP2) which integrates GR through inverse planning with Monte Carlo tree search (MCTS) to achieve a full planning and prediction system. IGP2 is evaluated in several urban driving scenarios and is shown to successfully recognise other vehicle's goals and improve driving efficiency. The second method is Goal Recognition with Interpretable Trees (GRIT). GRIT makes use of learned decision trees trained to infer a probability distribution over the goals of other vehicles. An evaluation across two vehicle trajectory datasets shows that the inference process of GRIT is fast, accurate, interpretable and verifiable. The third method is Goal Recognition with Interpretable Trees under Occlusion (OGRIT). Similarly to GRIT, OGRIT makes use of learned decision trees for GR. Through an evaluation across two vehicle trajectory datasets with significant occlusions, OGRIT is also shown to handle information missing due to occlusions and can make inferences across multiple scenarios using the same learned models, while still remaining fast, accurate, interpretable and verifiable. This thesis contributes three novel methods which work towards allowing autonomous vehicles to accurately and efficiently infer the goals of other vehicles in complex, partially occluded urban environments, and then predict their future behaviour and plan accordingly

Direct-write electron-beam lithography of an IR antenna-coupled microbolometer onto the surface of a hemispherical lens

This article describes a method for performing direct-write lithography of an IR antenna-coupled microbolometer onto the surface of a hemispherical lens. Antennas on a dielectric half-space receive power more efficiently from the substrate side than from the air side. The use of a hemispherical lens facilitates reception through the substrate as well as elimination of trapped surface waves that would normally occur in the substrate. Using direct-write lithography onto the surface of the hemispherical lens eliminates the potential of an air gap between the antenna and lens. Additionally, the accuracy of alignment between the antenna and the center of the lens is controlled at the lithographic step. As a result, there is increased responsivity is observed in the antenna-coupled microbolometer when illuminated from the substrate-side compared to air-side illumination. (c) 2006 American Vacuum Society

Interpretable Goal-based Prediction and Planning for Autonomous Driving

We propose an integrated prediction and planning system for autonomous driving which uses rational inverse planning to recognise the goals of other vehicles. Goal recognition informs a Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm to plan optimal maneuvers for the ego vehicle. Inverse planning and MCTS utilise a shared set of defined maneuvers and macro actions to construct plans which are explainable by means of \emph{rationality} principles. Evaluation in simulations of urban driving scenarios demonstrate the system's ability to robustly recognise the goals of other vehicles, enabling our vehicle to exploit non-trivial opportunities to significantly reduce driving times. In each scenario, we extract intuitive explanations for the predictions which justify the system's decisions

Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction

The development of autonomous agents which can interact with other agents to accomplish a given task is a core area of research in artificial intelligence and machine learning. Towards this goal, the Autonomous Agents Research Group develops novel machine learning algorithms for autonomous systems control, with a specific focus on deep reinforcement learning and multi-agent reinforcement learning. Research problems include scalable learning of coordinated agent policies and inter-agent communication; reasoning about the behaviours, goals, and composition of other agents from limited observations; and sample-efficient learning based on intrinsic motivation, curriculum learning, causal inference, and representation learning. This article provides a broad overview of the ongoing research portfolio of the group and discusses open problems for future directions.Comment: Published in AI Communications Special Issue on Multi-Agent Systems Research in the U