Moment-Based Variational Inference for Markov Jump Processes

We propose moment-based variational inference as a flexible framework for approximate smoothing of latent Markov jump processes. The main ingredient of our approach is to partition the set of all transitions of the latent process into classes. This allows to express the Kullback-Leibler divergence between the approximate and the exact posterior process in terms of a set of moment functions that arise naturally from the chosen partition. To illustrate possible choices of the partition, we consider special classes of jump processes that frequently occur in applications. We then extend the results to parameter inference and demonstrate the method on several examples.Comment: Accepted by the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019

Failure and restart of an aisle: solutions for a hidden problem with significant effect in high bay racking systems for warehousing

Fulfilling essential functions in transport and distribution logistics, industrial warehouses are usually equipped with automatic high bay racking systems, the aisles and especially the automated storage/retrieval systems of which happen to fail temporarily in the course of operation. The common operating strategy "uniform aisles distribution" prepares warehouse control systems for such cases of failure: the operation of the total system is usually kept up with reservations during the down-time of a single aisle. But when the necessary restoration has been carried out and the control system restarts the aisle – the efficiency of the total storage system doesn’t recover to its original level but temporarily decreases even more. This paper explains the underlying causes of this problematic effect and points out its possible consequences. Furthermore possible solutions are indicated

Diskussion optionaler Maßnahmen zur Maximierung des effektiven Durchsatzes von automatischen Zeilenregallagern nach dem Ausfall einer Gasse

Automatische Zeilenregallager und insbesondere Hochregallager werden weithin unter Bedingungen betrieben, die nach dem Ausfall einer Gasse eine deutliche Minderung des maximalen effektiven Durchsatzes des Lagers bewirken [Gei98]. Dieser Beitrag nennt einführend die relevanten Betriebsbedingungen [Wil10] und konkretisiert mittels geeigneter Experimente an Ereignis-orientierten, diskreten Simulationsmodellen den Einfluss dieser Bedingungen auf die Ausprägung des betrachteten Effektes. Darüber hinaus beschreibt und diskutiert dieser Beitrag neben den bisher genannten [Sch10] [Wil10] weitere optionale Maßnahmen unter Einbeziehung von Mitteln der Simulation, die geeignet sind, der Minderung des maximalen effektiven Durchsatzes entgegen zu wirken. Ziel ist es hierbei, vor dem Hintergrund spezifischer Einsatzsituationen die Auswahl geeigneter Optionen (ggf. auch in Kombination) und somit auch eine spezifische Konfiguration der besprochenen Maßnahmen im Sinne einer auf den jeweiligen Anwendungsfall abgestimmten Anlaufstrategie zu ermöglichen

Minimierung unerwünschter Durchsatzminderungen nach Ausfällen und späteren Wieder‐Inbetriebnahmen von Regalbediengeräten in automatisierten Hochregallagern

Zur Steuerung des verbreiteten technischen Lagertyps automatisiertes Hochregallager kommen Lagerbetriebsstrategien zur Anwendung, welche einen wesentlichen Einfluss auf das charakteristische Betriebsverhalten des Lagersystems ausüben. In Anbetracht gestiegener Kundenforderung in Bezug auf Liefertreue bzw. Lieferzuverlässigkeit, verlängerter Betriebszeiten und verringerter Ausübung geplanter Instandhaltung stellt sich die Frage, welchen Beitrag Lagerbetriebsstrategien leisten können, wenn trotz hoher Verfügbarkeitszusagen seitens der Hersteller ein Regalbediengerät in einem automatisierten Hochregallager ausfällt. Im Rahmen dieser Arbeit wird auf Basis von detaillierten Betrachtungen von Bestandsveränderungen, wie sie im Lager im Zusammenhang mit einem RBG-Ausfall erfolgen können, eine neue Lagerbetriebsstrategie entwickelt, welche es ermöglicht, die negativen Folgen eines eingetretenen RBG-Ausfalls zu minimieren.Operating strategies are implemented as part of the control of the common technical type of storage automated high-bay racking and significantly influence the characteristic operating behaviour of this storage system. In consideration of increased customer requirements regarding delivery reliability, extended operating times and decreased exercise of planned maintenance the question is how operating strategies could contribute when an automated storage and retrieval system (as/rs) fails in an automated high-bay racking although the manufacturer guranteed its high availabilty. Taking into account Geinitz's research of thoughput reduction after the failure and the restart of an as/rs (1998) it is to state that the operating strategy "uniform aisles distribution" has to be valuated as insufficient for this purpose in common operating situations. Detailed considerations of the changes of the stock of an article during and after a failure of an as/rs allow to develop the concept of the 'discontinuity' to which in simulation experiments the bevaviour of the throughput in connection with the failure of an as/rs can be traced.On the basis of so-called 'weak' variants of the uniform aisles distribution and the first-in-first-out-principle a new operating strategy in the form of several optional measures is formulated. The precise design and application of this new operating strategy has to incorporate a series of circumstances, which depend on the specific operational situation the respectiv automated high-bay racking. In the individual case the variant of this new operating strategy adapted to the respectiv operational situation enables to minimize the negative consequences of the occured failure of an as/rs.Zur Steuerung des verbreiteten technischen Lagertyps automatisiertes Hochregallager (aHRL) kommen Lagerbetriebsstrategien zur Anwendung, welche einen wesentlichen Einfluss auf das charakteristische Betriebsverhalten des Lagersystems ausüben. In Anbetracht gestiegener Kundenforderung in Bezug auf Liefertreue bzw. Lieferzuverlässigkeit, verlängerter Betriebszeiten und verringerter Ausübung geplanter Instandhaltung stellt sich die Frage, welchen Beitrag Lagerbetriebsstrategien leisten können, wenn trotz hoher Verfügbarkeitszusagen seitens der Hersteller ein Regalbediengerät (RBG) in einem automatisierten Hochregallager ausfällt. Unter Berücksichtigung von Geinitz Untersuchungen zur Durchsatzreduktion nach Beendigung des Ausfalls eines Regalbediengeräts (1998) gilt es zunächst festzustellen, dass die Betriebsstrategie Querverteilung in üblichen Betriebssituationen für diese Zwecke als unzureichend zu bewertet ist. Detaillierte Betrachtungen der Veränderungen des Lagerbestands eines Artikels während und in der Folge eines RBG-Ausfalls ermöglichen die Entwicklung des Konzepts der ‚Störstelle‘, auf das sich das in Simulationsexperimenten im Zusammenhang mit dem Ausfall eines RBG beobachtbare Durchsatzverhalten von aHRL zurückführen lässt. Auf Basis sogenannter ‚schwacher‘ Varianten der Querverteilung und des first-in-first-out-Prinzips wird eine neue Lagerbetriebsstrategie in Form mehrerer optionaler Maßnahmen formuliert. Die konkrete Ausgestaltung und Anwendung dieser neuen Betriebsstrategie muss unter Berücksichtigung einer Reihe von Umständen erfolgen, welche von der spezifischen Betriebssituation des jeweiligen aHRL abhängen. Im Einzelfall ermöglicht die auf jeweilige Betriebssituation angepasste Variante dieser neuen Betriebsstrategie die Minimierung der negativen Folgen eines eingetretenen RBG-Ausfalls

Anlaufstrategien für Hochregallager bei Wiederinbetriebnahme eines ausgefallenen Regalbediengerätes

Mit den Mitteln der Simulation lässt sich nachweisen, dass der maximal realisierbare Durchsatz in Zeilenregallagern unter dem Regime der beiden üblichen Lagerbetriebsstrategien Querverteilung und FIFO nach Wiederinbetriebnahme einer vorübergehend ausgefallenen Regalgasse zunächst deutlich abfallen kann. Mit Hilfe theoretischer Betrachtungen zu der Verteilung von Lagereinheiten einer Sorte auf die einzelnen Lagergassen werden die sich ergebenden Verteilungsänderungen und damit die zugrunde liegenden Ursachen sowie die sich daraus abzuleitenden Zwangsfolgen für das Betriebsverhalten des Lagers dargestellt. Anhand der Ergebnisse von Simulationsexperimenten wird der Einfluss von Ausfalldauer und Sortimentsbreite auf die Folgen eines Gassenausfalls aufgezeigt und eine allgemeine These über mögliche Bedingungszusammenhänge formuliert. Eine Möglichkeit zur Verhinderung der beschriebenen negativen Ausfallfolgen stellt die Bestimmung einer entsprechenden Ersatz-Auslagerreihenfolge dar

Multi-StyleGAN: Towards Image-Based Simulation of Time-Lapse Live-Cell Microscopy

Time-lapse fluorescent microscopy (TLFM) combined with predictive mathematical modelling is a powerful tool to study the inherently dynamic processes of life on the single-cell level. Such experiments are costly, complex and labour intensive. A complimentary approach and a step towards in silico experimentation, is to synthesise the imagery itself. Here, we propose Multi-StyleGAN as a descriptive approach to simulate time-lapse fluorescence microscopy imagery of living cells, based on a past experiment. This novel generative adversarial network synthesises a multi-domain sequence of consecutive timesteps. We showcase Multi-StyleGAN on imagery of multiple live yeast cells in microstructured environments and train on a dataset recorded in our laboratory. The simulation captures underlying biophysical factors and time dependencies, such as cell morphology, growth, physical interactions, as well as the intensity of a fluorescent reporter protein. An immediate application is to generate additional training and validation data for feature extraction algorithms or to aid and expedite development of advanced experimental techniques such as online monitoring or control of cells. Code and dataset is available at https://git.rwth-aachen.de/bcs/projects/tp/multi-stylegan.Comment: revised -- accepted to MICCAI 2021. (Tim Prangemeier and Christoph Reich --- both authors contributed equally

Moment-Based Variational Inference for Stochastic Differential Equations

Existing deterministic variational inference approaches for diffusion processes use simple proposals and target the marginal density of the posterior. We construct the variational process as a controlled version of the prior process and approximate the posterior by a set of moment functions. In combination with moment closure, the smoothing problem is reduced to a deterministic optimal control problem. Exploiting the path-wise Fisher information, we propose an optimization procedure that corresponds to a natural gradient descent in the variational parameters. Our approach allows for richer variational approximations that extend to state-dependent diffusion terms. The classical Gaussian process approximation is recovered as a special case

Multiclass Yeast Segmentation in Microstructured Environments with Deep Learning

Cell segmentation is a major bottleneck in extracting quantitative single-cell information from microscopy data. The challenge is exasperated in the setting of microstructured environments. While deep learning approaches have proven useful for general cell segmentation tasks, existing segmentation tools for the yeast-microstructure setting rely on traditional machine learning approaches. Here we present convolutional neural networks trained for multiclass segmenting of individual yeast cells and discerning these from cell-similar microstructures. We give an overview of the datasets recorded for training, validating and testing the networks, as well as a typical use-case. We showcase the method's contribution to segmenting yeast in microstructured environments with a typical synthetic biology application in mind. The models achieve robust segmentation results, outperforming the previous state-of-the-art in both accuracy and speed. The combination of fast and accurate segmentation is not only beneficial for a posteriori data processing, it also makes online monitoring of thousands of trapped cells or closed-loop optimal experimental design feasible from an image processing perspective.Comment: IEEE CIBCB 2020 (accepted

Multiclass Yeast Segmentation in Microstructured Environments with Deep Learning

Cell segmentation is a major bottleneck in extracting quantitative single-cell information from microscopy data. The challenge is exasperated in the setting of microstructured environments. While deep learning approaches have proven useful for general cell segmentation tasks, existing segmentation tools for the yeast-microstructure setting rely on traditional machine learning approaches. Here we present convolutional neural networks trained for multiclass segmenting of individual yeast cells and discerning these from cell-similar microstructures. We give an overview of the datasets recorded for training, validating and testing the networks, as well as a typical use-case. We showcase the method's contribution to segmenting yeast in microstructured environments with a typical synthetic biology application in mind. The models achieve robust segmentation results, outperforming the previous state-of-the-art in both accuracy and speed. The combination of fast and accurate segmentation is not only beneficial for a posteriori data processing, it also makes online monitoring of thousands of trapped cells or closed-loop optimal experimental design feasible from an image processing perspective