Public statistics and private experience: varying feedback information in a take or pass game

We study how subjects in an experiment use different forms of public information about their opponents’ past behaviour. In the absence of public information, subjects appear to use rather detailed statistics summarizing their private experiences. If they have additional public information, they make use of this information even if it is less precise than their own private statistics–except for very high stakes. Making public information more precise has two consequences: It is also used when the stakes are very high and it reduces the number of subjects who ignore any information–public and private. That is, precise public information crowds in the use of own information. Finally, our results shed some light on unravelling in centipede games

Endogenous leadership in teams

In this paper we study the mechanics of “leading by example” in teams. Leadership is beneficial for the entire team when agents are conformists, i.e., dislike effort differentials. We also show how leadership can arise endogenously and discuss what type of leader benefits a team most

Learning spillover and analogy-based expectations: a multi-game experiment

We consider a multi-game interactive learning environment and ask ourselves whether long run behaviors in one game are a¤ected by behaviors in the other, i.e whether there are learning spillovers. Our main �nding is that learning spillovers arise whenever the feedback provided to subjects about past play is not easily accessible game by game and thus subjects get a more immediate impression about aggregate distributions. In such a case, long run behaviors stabilize to an analogy-based expectation equilibrium (Jehiel 2005), thereby suggesting how one should broaden the notion of equilibrium to cope with learning spillovers

Magic numbers in the discrete tomography of cyclotomic model sets

We report recent progress in the problem of distinguishing convex subsets of cyclotomic model sets $\varLambda$ by (discrete parallel) X-rays in prescribed $\varLambda$-directions. It turns out that for any of these model sets $\varLambda$ there exists a `magic number' $m_{\varLambda}$ such that any two convex subsets of $\varLambda$ can be distinguished by their X-rays in any set of $m_{\varLambda}$ prescribed $\varLambda$-directions. In particular, for pentagonal, octagonal, decagonal and dodecagonal model sets, the least possible numbers are in that very order 11, 9, 11 and 13.Comment: 6 pages, 1 figure; based on the results of arXiv:1101.4149 [math.MG]; presented at Aperiodic 2012 (Cairns, Australia

Hazard Analysis of Collaborative Human-Robot Systems: A Simulation- and Agent-based Approach

Mit dem Trend zur Mensch-Roboter-Kollaboration werden Robotersysteme sowohl komplexer als auch sicherheitskritischer. Um die Sicherheit von Menschen zu gewährleisten und normative und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, müssen sicherheitskritische Robotersysteme vor der Inbetriebnahme gr\"undlich auf mögliche Gefahren hin analysiert werden. In der aktuellen Praxis basiert diese Gefahrenanalyse weitgehend auf menschlichem Verstand, Erfahrung, Expertenwissen und einfachen Werkzeugen wie Checklisten. Mit zunehmender Systemkomplexität werden zusäzliche Werkzeuge für die Gefahrenanalyse benötigt. In dieser Arbeit wird ein simulationsbasierter Ansatz für die Gefahrenanalyse von kollaborativen Robotersystemen vorgeschlagen. Der vorgeschlagene Ansatz stützt sich auf das Konzept des agentenbasierten Testens. Beim agentenbasierten Testen wird das zu analysierende System, auch (SUT) genannt, in eine Simulationsumgebung eingebettet, in der sogenannte Testagenten vorhanden sind. Bei den Testagenten handelt es sich um Entitäten im Simulationsmodell, die mit dem SUT interagieren. Die Testagenten regen das SUT zur Reaktion an, wobei beobachtet werden kann, ob sich SUT in einer sicheren Weise verhält. Im Kontext der Mensch-Roboter-Kollaboration erlaubt der agentenbasierte Ansatz die Simulation von Mensch-Roboter-Interaktionen. So kann virtuell getestet werden, ob der Roboter auf sichere Weise mit Menschen interagiert. Eine entscheidende Frage beim agentenbasierten Testen lautet, wie man ein Verhalten der Testagenten erzeugt, welches hinreichend sicherheitskritisch ist, um bestehende Gefahren aufzudecken. In dieser Arbeit wird diese Herausforderung als {Suchproblem} formalisiert. Ausgehend von einem Simulationsmodell des SUT und des Agenten, einer Sicherheitsspezifikation und einem Suchraum möglicher Verhaltensweisen des Agenten besteht das Ziel des Suchproblems darin, Verhalten zu finden, auf die das SUT in einer unsicheren Weise reagiert. Zur Lösung dieses Suchproblems wird das Konzept der risikogeleiteten Suche vorgeschlagen. Hierbei werden domänenspezifische Risikometriken in Verbindung mit Such- und Reinforcement-Learning Algorithmen verwendet. Durch die Maximierung der Risikometrik lernen diese Algorithmen, unsichere Zustände zu provozieren und decken somit Gefährdungen auf. Das Konzept der risikogeleiteten Suche wird in Experimenten aus dem Bereich der industriellen Mensch-Roboter-Kollaboration demonstriert und validiert. In diesen Experimenten werden Simulationsmodelle von kollaborativen Robotersystemen betrachtet. In diese Modelle werden gezielt sicherheitskritische Fehler eingebracht, um potentielle Ge-fahren zu erzeugen. Anhand dieser gefahrenbehafteten Systeme wird getestet, ob die risikogeleitete Suche zielgerichtet Gefahren identifizieren kann. Auch wenn die Ergebnisse der Experimente vielversprechend ausfallen, hat der Ansatz der risikogeleiteten Suche gewisse Grenzen. Insbesondere gibt es eine grundlegende Limitation im Hinblick auf die Genauigkeit der Simulation und die Vollständigkeit der Suche: Ein steigender Detailgrad führt zu einer Explosion des Suchraums, sodass eine vollständige Exploration im Allgemeinen nicht mehr durchführbar ist. Um dieser Einschränkung zu begegnen, schlägt die Arbeit einen zweiten Ansatz vor. Hierbei handelt es sich um eine zweischichtige Analyse, die das System sowohl auf einer höheren Abstraktionsebene analysiert, auf der eine erschöpfende Suche möglich ist, als auch auf einem weniger abstrakten Ebene mit einem detaillierteren Simulationsmodell. Die Performanz der risikogeleiteten Suche wird mit der des zweistufigen Ansatzes verglichen. Obwohl die Performanz des zweistufigen Ansatzes die der risikogeleiteten Suche übertrifft, zeigen die Experimente auch Fälle, in denen die risikogeleitete Suche gewisse Vorteile hat, sodass beide Ansätze ihre Berechtigung haben. Im Hinblick auf die Anwendung in sicherheitskritischen Anwendungsfällen ist zu betonen, dass die in dieser Arbeit entwickelten Methoden als Ergänzung des bestehenden Spektrums von Gefahrenanalyseverfahren zu sehen sind und nicht als Ersatz für bestehende Verfahren

Niveaux d'énergie de 28Si au voisinage de 13,245 MeV observés à l'aide des réactions 27Al(p, γ)28Si et 27Al(p, α) 24Mg

L'étude simultanée des caractéristiques des résonances de la réaction 27Al + p à une énergie Ep = 1 724 keV, pour différentes voies de sortie, a permis de conclure à l'existence de deux niveaux distincts (Jπ = 3-, Jπ = 5-) dans 28Si situés à 13 245 ± 2 keV

Simulation-based Testing for Early Safety-Validation of Robot Systems

Industrial human-robot collaborative systems must be validated thoroughly with regard to safety. The sooner potential hazards for workers can be exposed, the less costly is the implementation of necessary changes. Due to the complexity of robot systems, safety flaws often stay hidden, especially at early design stages, when a physical implementation is not yet available for testing. Simulation-based testing is a possible way to identify hazards in an early stage. However, creating simulation conditions in which hazards become observable can be difficult. Brute-force or Monte-Carlo-approaches are often not viable for hazard identification, due to large search spaces. This work addresses this problem by using a human model and an optimization algorithm to generate high-risk human behavior in simulation, thereby exposing potential hazards. A proof of concept is shown in an application example where the method is used to find hazards in an industrial robot cell