Exploring Machine-based Idea Landscapes – The Impact of Granularity

Effective exploration of a landscape full of crowdsourced ideas depends on the right search strategy, as well as the level of granularity in the representation. To categorize similar ideas on different granularity levels modern natural language processing methods and clustering algorithms can be usefully applied. However, the value of machine-based categorizations is dependent on their comprehensibility and coherence with human similarity perceptions. We find that machine-based and human similarity allocations are more likely to converge when comparing ideas across more distant solution clusters than within closely related ones. Our exploratory study contributes to research on the navigability of idea landscapes, by pointing out the impact of granularity on the exploration of crowdsourced knowledge. For practitioners, we provide insights on how to organize the search for the best possible solutions and control the cognitive demand of searchers

KI-basierte Fahrwerksregelung KIFAHR

Für die Vertikaldynamikregelung von semi-aktiven Dämpfern werden neuartige Regelungsansätze benötigt, welche für den Zielkonflikt zwischen Komfort und Fahrsicherheit unter Berücksichtigung von verschiedenen Einflussfaktoren, wie veränderliche Beladungen, unterschiedlichste Fahrbahnoberflächen, Reifentypen, Reifendrücke und Wetterbedingungen einen besseren Kompromiss als Regler nach dem Stand der Technik realisieren. Die herkömmliche Umsetzung einer semi-aktiven Vertikaldynamikregelung beinhaltet in der Praxis sowie in den meisten wissenschaftlichen Veröffentlichungen das Zusammenführen folgender Komponenten: Ein parametrisiertes Synthesemodell (meist ein so genanntes Viertelfahrzeugmodell), ein Regelansatz, der darauf abzielt eine Zielgröße zu minimieren sowie eine Auswahl an Sensorsignalen als Eingänge des Reglers. Methoden des maschinellen Lernens bieten die Möglichkeit, das Regelgesetz aus gemessenen Daten und der Interaktion mit System oder Simulation automatisiert zu lernen. Für den Regler stellen Methoden des Reinforcement Learnings (RL) einen vielversprechenden Ansatz dar. In mehreren Veröffentlichungen wurde bereits die Leistungsfähigkeit von RL-basierten Methoden für die Anwendung auf regelungstechnische Probleme gezeigt. Entsprechende Ansätze wurden bisher nur vereinzelt an einer semi-aktiven Vertikaldynamikregelung erprobt. Ziel des Projekts war es, eine stärkere Automatisierung des Reglerauslegungsprozesses zu erreichen. Gleichzeitig soll das Potential von intelligenten Lernverfahren, insbesondere Reinforcement Learning, für die Regelung von semi-aktiven Dämpfern im Fahrwerksbereich bestimmt werden. Hierfür sollen auf der Basis von realen Messdaten und daraus abgeleiteten Systemmodellen intelligente Lernverfahren zur Auslegung des Reglers zum Einsatz kommen. Ziel ist es zudem, die Sicherheit des Systems im Betrieb mit einem Absicherungskonzept für die Umsetzung der gelernten Regler zu gewährleisten und damit die Praxistauglichkeit der entwickelten Konzepte am Versuchsträger in Prüfstandsversuchen und realen Versuchsfahrten zu demonstrieren. Das Versuchsfahrzeug AFM (AI for Mobility, einem straßenzugelassenen Versuchsfahrzeug mit Drive-By-Wire Kit) wurde mit den nötigen Sensoren und Aktuatoren sowie Rapid Control Prototyping (RCP) Systemen ausgerüstet. Durch umfangreiche Vermessung von sowohl Einzelkomponenten als auch dem gesamten Fahrzeug wurde eine umfassende Datenbasis für die Modellierung und das Lernen von Neuronalen Netzen geschaffen. Auf Basis dieser Messdaten wurden Komponentenmodelle und Modelle des gesamten Fahrzeugs erstellt. Bei der Modellierung des Dämpfers kamen sowohl datenbasierte Modellierungsmethoden basierend auf Neuronalen Netzen als auch physikalisch motivierte Methoden zum Einsatz. Darüber hinaus wurden Fahrzeugmodelle in unterschiedlicher Komplexität und Simulationsdauer je nach Einsatzzweck erstellt. Für das Training des Reglers, den Reglerexport und die Reglervalidierung wurden neue Software-Werkzeugketten entwickelt oder bestehende Werkzeugketten für den Anwendungszweck umfassend erweitert und angepasst. Zur Ausführung des gelernten Reglers wurde innerhalb des Projekts ein neues und leistungsstarkes Steuergerät für die Vertikaldynamikregelung entwickelt und eine vorkompilierte Reglerbibliothek bereitgestellt. Um die sichere Ausführung des Reglers gewährleisten zu können, wurde ein Absicherungskonzept entwickelt und im realen Fahrversuch erprobt. Die Performance des in Simulation gelernten Reglers wurden sowohl qualitativ im realen Fahrversuch als auch quantitativ durch Messungen an einem Vertikaldynamikprüfstand bestätigt. Insgesamt wurde mittels Methoden des Reinforcement Learnings ein Regelgesetz gelernt, welches qualitativ und quantitativ einen Regler auf dem Stand der Technik in den meisten Anregungsszenarien übertreffen kann. In dem Vorhaben wurden Methoden der künstlichen Intelligenz aus der Wissenschaft - insbesondere aus dem Bereich des Reinforcement Learnings (RL) - in die praktische Anwendung für die Regelung und Abstimmung von semi-aktiven Dämpfern straßengebundener Fahrzeuge transferiert. Die Automatisierung des Reglerauslegungsprozesses mittels RL und der Generierung von Systemmodellen aus Messdaten bietet den Projektpartner KW automotive hochmoderne Methoden, um aktuelle und künftige Anforderungen der Märkte effizient zu bedienen. Durch die Zusammenarbeit zwischen KW automotive und dem DLR-Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik wurde darüber hinaus bei KW automotive Wissen im Bereich der KI eingeführt und in die Praxis umgesetzt. Die Firma KW wurde somit dazu befähigt, KI-Anwendungen nicht nur zu nutzen, sondern auch zu verstehen, in einem nächsten Schritt weiterzuentwickeln und in ihre Produkte zu integrieren. Durch die Erprobung des Reglers auf einem Prototypensystem wurde die Anwendbarkeit von RL-basierten Reglern in der Praxis gezeigt. Die KW automotive GmbH wird sich im Anschluss an das Kooperationsprojekt mit der Überführung des prototypischen Aufbaus in eine seriennahe Anwendung beschäftigen, um die beschriebenen Vorteile in Ihre Produkte einfließen zu lassen. Die Erfahrung aus vorangegangen Forschungsprojekten zeigt hier einen zeitlichen Horizont von 2-3 Jahren bis zur Einführung der neuen Technologien (Prototypen – Vorserie – Serie). Die entwickelten methodischen Ansätze werden im Anschluss an das Projekt innerhalb des beteiligten DLR-Instituts abstrahiert, optimiert und weiterentwickelt. Ziel des Instituts ist es weitere methodische Fortschritte im Bereich der KI-gestützten Regelungsmethoden in der Robotik, der Luft- und Raumfahrt sowie dem Automobil- und Schienenfahrzeugbereich zu erzielen

Specialization Does Not Predict Individual Efficiency in an Ant

The ecological success of social insects is often attributed to an increase in efficiency achieved through division of labor between workers in a colony. Much research has therefore focused on the mechanism by which a division of labor is implemented, i.e., on how tasks are allocated to workers. However, the important assumption that specialists are indeed more efficient at their work than generalist individuals—the “Jack-of-all-trades is master of none” hypothesis—has rarely been tested. Here, I quantify worker efficiency, measured as work completed per time, in four different tasks in the ant Temnothorax albipennis: honey and protein foraging, collection of nest-building material, and brood transports in a colony emigration. I show that individual efficiency is not predicted by how specialized workers were on the respective task. Worker efficiency is also not consistently predicted by that worker's overall activity or delay to begin the task. Even when only the worker's rank relative to nestmates in the same colony was used, specialization did not predict efficiency in three out of the four tasks, and more specialized workers actually performed worse than others in the fourth task (collection of sand grains). I also show that the above relationships, as well as median individual efficiency, do not change with colony size. My results demonstrate that in an ant species without morphologically differentiated worker castes, workers may nevertheless differ in their ability to perform different tasks. Surprisingly, this variation is not utilized by the colony—worker allocation to tasks is unrelated to their ability to perform them. What, then, are the adaptive benefits of behavioral specialization, and why do workers choose tasks without regard for whether they can perform them well? We are still far from an understanding of the adaptive benefits of division of labor in social insects

Sex differences in cerebral venous sinus thrombosis after adenoviral vaccination against COVID-19

Introduction: Cerebral venous sinus thrombosis associated with vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (CVST-VITT) is a severe disease with high mortality. There are few data on sex differences in CVST-VITT. The aim of our study was to investigate the differences in presentation, treatment, clinical course, complications, and outcome of CVST-VITT between women and men. Patients and methods: We used data from an ongoing international registry on CVST-VITT. VITT was diagnosed according to the Pavord criteria. We compared the characteristics of CVST-VITT in women and men. Results: Of 133 patients with possible, probable, or definite CVST-VITT, 102 (77%) were women. Women were slightly younger [median age 42 (IQR 28–54) vs 45 (28–56)], presented more often with coma (26% vs 10%) and had a lower platelet count at presentation [median (IQR) 50x109/L (28–79) vs 68 (30–125)] than men. The nadir platelet count was lower in women [median (IQR) 34 (19–62) vs 53 (20–92)]. More women received endovascular treatment than men (15% vs 6%). Rates of treatment with intravenous immunoglobulins were similar (63% vs 66%), as were new venous thromboembolic events (14% vs 14%) and major bleeding complications (30% vs 20%). Rates of good functional outcome (modified Rankin Scale 0-2, 42% vs 45%) and in-hospital death (39% vs 41%) did not differ. Discussion and conclusions: Three quarters of CVST-VITT patients in this study were women. Women were more severely affected at presentation, but clinical course and outcome did not differ between women and men. VITT-specific treatments were overall similar, but more women received endovascular treatment.</p

Effect of angiotensin-converting enzyme inhibitor and angiotensin receptor blocker initiation on organ support-free days in patients hospitalized with COVID-19

IMPORTANCE Overactivation of the renin-angiotensin system (RAS) may contribute to poor clinical outcomes in patients with COVID-19. Objective To determine whether angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitor or angiotensin receptor blocker (ARB) initiation improves outcomes in patients hospitalized for COVID-19. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS In an ongoing, adaptive platform randomized clinical trial, 721 critically ill and 58 non–critically ill hospitalized adults were randomized to receive an RAS inhibitor or control between March 16, 2021, and February 25, 2022, at 69 sites in 7 countries (final follow-up on June 1, 2022). INTERVENTIONS Patients were randomized to receive open-label initiation of an ACE inhibitor (n = 257), ARB (n = 248), ARB in combination with DMX-200 (a chemokine receptor-2 inhibitor; n = 10), or no RAS inhibitor (control; n = 264) for up to 10 days. MAIN OUTCOMES AND MEASURES The primary outcome was organ support–free days, a composite of hospital survival and days alive without cardiovascular or respiratory organ support through 21 days. The primary analysis was a bayesian cumulative logistic model. Odds ratios (ORs) greater than 1 represent improved outcomes. RESULTS On February 25, 2022, enrollment was discontinued due to safety concerns. Among 679 critically ill patients with available primary outcome data, the median age was 56 years and 239 participants (35.2%) were women. Median (IQR) organ support–free days among critically ill patients was 10 (–1 to 16) in the ACE inhibitor group (n = 231), 8 (–1 to 17) in the ARB group (n = 217), and 12 (0 to 17) in the control group (n = 231) (median adjusted odds ratios of 0.77 [95% bayesian credible interval, 0.58-1.06] for improvement for ACE inhibitor and 0.76 [95% credible interval, 0.56-1.05] for ARB compared with control). The posterior probabilities that ACE inhibitors and ARBs worsened organ support–free days compared with control were 94.9% and 95.4%, respectively. Hospital survival occurred in 166 of 231 critically ill participants (71.9%) in the ACE inhibitor group, 152 of 217 (70.0%) in the ARB group, and 182 of 231 (78.8%) in the control group (posterior probabilities that ACE inhibitor and ARB worsened hospital survival compared with control were 95.3% and 98.1%, respectively). CONCLUSIONS AND RELEVANCE In this trial, among critically ill adults with COVID-19, initiation of an ACE inhibitor or ARB did not improve, and likely worsened, clinical outcomes. TRIAL REGISTRATION ClinicalTrials.gov Identifier: NCT0273570

Machine learning in the front end of innovation : trying to identify promising ideas for new product development

This thesis explores several machine learning approaches in the field of natural language processing and tests them for applicability in the front end of innovation. Ideas are the basis for successful innovations. There is a vast number of smart ideas around waiting to be identified. Certain machine learning tools have the potential to support innovators in the identification of promising ideas by analysing extensive amounts of text data and derive meaning from it. In the innovation context, ideas are strongly related to needs. Hence innovation can be interpreted as a matching of needs and solution or as a creative solving of problems. The four different experiments in this research refer to these theoretical concepts. The input data for the machine learning tools is retrieved from an online idea contest calling for innovative product ideas that reduce the plastic waste, and reports by renown organizations and scientists about global plastic pollution. The ideas represent the solution landscape, whereas the reports refer to the need landscape in the area of plastic pollution. The evaluation of the results is mainly guided by the applicability in practice. It reveals rewarding benefits, as well as single shortcomings of the usage of machine learning approaches at the beginning stage of innovation. Moreover, in the course of the thesis the relationship between humans and machines receives particular attention.submitted by Julian WahlUniversity of Innsbruck, Masterarbeit, 2019(VLID)363355