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

Health economic analysis of the implementation of a Herpes zoster vaccination in the German statutory health insurance (SHI) system

Hintergrund: Herpes Zoster (HZ) ist ein schmerzhafter Hautausschlag verursacht durch Reaktivierung des Varizella-Zoster-Virus. Die häufigste Komplikation ist die postherpetische Neuralgie (PHN), ein lang anhaltender Schmerz in der betroffenen Hautregion. In Europa erhielt 2006 ein Impfstoff zur Prävention von HZ und PHN bei Personen ≥50 Jahren die Zulassung, der aber erst Ende 2013 in Deutschland verfügbar wurde. Ziel dieser Dissertation war es, neben der Erhebung der HZ- und PHN-assoziierten epidemiologischen und ökonomischen Krankheitslast eine gesundheitsökonomische Evaluation der neuen Impfung im Kontext des gesetzlichen Krankenversicherungssystems (GKV) in Deutschland durchzuführen. Methodik: Die Dissertation wurde in 3 aufeinander aufbauenden Publikationen bearbeitet. 1) Zur Erhebung der alters-spezifischen HZ Inzidenz und der HZ bedingten Sterblichkeit wurde eine Analyse von Abrechnungsdaten für die Jahre 2006-08 der kassenärztlichen Vereinigungen (KV) und der Gesundheitsberichterstattung des Bundes durchgeführt. HZ Patienten ≥50 Jahre wurden über die ICD-10 Diagnosecodes identifiziert. 2) Behandlungskosten des HZ einschließ-lich der PHN sowie der Anteil an PHN Fällen an HZ Patienten wurde für die Jahre 2004-09 mit-tels einer Stichprobe von 240.000 Personen aus Krankenkassenabrechnungsdaten erhoben. Alle relevanten Kostenfaktoren wurden berücksichtigt und getrennt nach der Perspektive der GKV und der gesellschaftlichen Perspektive ausgewertet. 3) Ein mathematisches Modell wurde entwickelt, mit dem die gesundheitsökonomischen Effekte der Impfung vorausberechnet und Impfstrategien miteinander verglichen werden konnten. Die Ergebnisse der 1. und 2. Publikation fungierten hierbei als Inputdaten. Ergebnisse: Bei ≥50-Jährigen wurde eine HZ Inzidenz von 9,6/1.000 Personen und Jahre (PJ) erhoben. Etwa 5% der HZ Fälle entwickeln eine PHN. Für die etwa 400.000 HZ- und 20.000 PHN-Fälle p.a. entstehen aus GKV- (gesellschaftlicher) Perspektive Kosten in Höhe von ca. 105 (180) Millionen Euro. Wenn 20% einer hypothetischen Kohorte von 1 Million 50-Jähriger im Alter von 60 Jahren geimpft würden, könnten in dieser Kohorte ca. 20.000 HZ-Fälle verhindert werden. Um ein qualitäts-adjustiertes Lebensjahr (QALY) zu gewinnen müssen 28.146 Euro (gesellschaftliche Perspektive) aufgewendet werden. Neben dem Impfstoff-Preis ist auch die Dauer des Impfschutzes ein kritischer Faktor. Verschiedene Sub-Analysen zeigten, dass das Impfen im Alter von 60 Jahren am kosten-effektivsten wäre. Schlussfolgerung: Die medizinische und auch ökonomische Krankheitslast aufgrund von HZ und PHN ist in Deutschland hoch. Die HZ Impfung kann eine substantielle Zahl von Fällen verhindern, jedoch zu höheren Kosten im Vergleich zum Nicht-Impfen.Background: Herpes zoster (HZ) is a painful skin-rash caused by a reactivation of the varicella-zoster-virus. The main complication of HZ is postherpetic neuralgia (PHN), a long-term persisting pain in the affected skin area. In 2006, a vaccine for the prevention of HZ and PHN got licensed in Europe for individuals aged ≥50 years but was not available on the German market before the end of 2013. Objective of this dissertation was the assessment of the HZ- and PHN-related epidemiological and economic burden in Germany and the health economic evaluation of the new vaccine in the context of the German statutory health insurance (SHI) system. Methods: The dissertation consisted of three consecutive publications. 1) For the estima-tion of age-specific HZ incidence and HZ related mortality data from the Association of Statutory Health Insurance Physicians (ASHIP) and the Federal Health Monitoring System (FHM) for the years 2006-08 were analyzed. HZ cases were identified via ICD-10 codes. 2) Treatment costs for HZ and PHN cases were analyzed for the years 2004-09 from a study sample (240,000 individuals) of one SHI fund. All treatment sectors and patient co-payments were considered and evaluated separately according to the SHI- and the societal perspective (SP). 3): A mathematical model was developed to predict the health economic effects of the vaccination and to identify most critical and uncertain input factors. Results from 1st and 2nd publications served as input data for the mathematical model. Results: HZ incidence in ≥50 year old individuals is 9.6/1,000 persons per year (PY). About 5% of HZ cases develop a PHN. Costs for the estimated total 400,000 HZ and 20,000 PHN cases p.a. range between 105 and 180 million Euros from SHI and societal perspective. If 20% of a cohort of 1 million individuals aged 50 years gets vaccinated at age 60, about 20,000 HZ cases can be prevented. To gain one quality-adjusted life year (QALY) 28,146 Euros have to be invested (SP). Besides vaccine price, the duration of vaccine induced immunity is a critical factor. Several analyses indicated 60 to be the most cost-effective age at vaccination. Conclusion: The medical and economic burden caused by HZ/PHN in Germany is high. The vaccination can avoid a substantial number of cases, however, at higher costs compared to no vaccination

Isolation and characterization of the 5? end of the chicken ?-aminobutyric acid A receptor ? 1-subunit gene

No abstract available

Isolation and sequence analysis of the chicken GABAa receptor ?1-subunit gene promoter

A genomic clone containing the 5'-flanking sequence of the chicken {GABAA} receptor ?1-subunit-encoding gene (GabR?1) was isolated and characterized. An intron was found to interrupt the 5'-untranslated region. The transcription start point (tsp) was determined by primer extension, {RNase} protection and the amplification of chick brain first-strand cDNA. {DNA} sequence analysis revealed a number of putative transcriptional regulatory motifs, including a {TATA} box 30 nucleotides upstream from the tsp, and that this region is a CpG island. While there is conservation between the chicken and human GabR?1 sequences, the chicken GabR?1 promoter has a different structure to those reported for the {GABAA} receptor ?3- and ?-subunit-encoding genes

Advanced Controller Development Based on eFMI with Applications to Automotive Vertical Dynamics Control

High-level modeling languages facilitate system modeling and the development of control systems. This is mainly achieved by the automated handling of differential algebraic equations which describe the dynamics of the modeled systems across different physical domains. A wide selection of model libraries provides additional support to the modeling process. Nevertheless, deployment on embedded targets poses a challenge and usually requires manual modification and reimplementation of the control system. The novel proposed eFMI Standard (Functional Mock-up Interface for embedded systems) introduces a workflow and an automated toolchain to simplify the deployment of model-based control systems on embedded targets. This contribution describes the application and verification of the eFMI workflow using a vertical dynamics control problem with an automotive application as an example. The workflow is exemplified by a control system design process which is supported by the a-causal, multi-physical, high-level modeling language Modelica. In this process, the eFMI toolchain is applied to a model-based controller for semi-active dampers and demonstrated using an eFMI-based nonlinear prediction model within a nonlinear Kalman filter. The generated code was successfully tested in different validation steps on the dedicated embedded system. Additionally, tests with a low-volume production electronic control unit (ECU) in a series-produced car demonstrated the correct execution of the controller code under real-world conditions. The novelty of our approach is that it automatically derives an embedded software solution from a high-level multi-physical model with standardized eFMI methodology and tooling. We present one of the first full application scenarios (covering all aspects ranging from multi-physical modeling up to embedded target deployment) of the new eFMI tooling

A Bioinformatics View on Acute Myeloid Leukemia Surface Molecules by Combined Bayesian and ABC Analysis

“Big omics data” provoke the challenge of extracting meaningful information with clinical benefit. Here, we propose a two-step approach, an initial unsupervised inspection of the structure of the high dimensional data followed by supervised analysis of gene expression levels, to reconstruct the surface patterns on different subtypes of acute myeloid leukemia (AML). First, Bayesian methodology was used, focusing on surface molecules encoded by cluster of differentiation (CD) genes to assess whether AML is a homogeneous group or segregates into clusters. Gene expressions of 390 patient samples measured using microarray technology and 150 samples measured via RNA-Seq were compared. Beyond acute promyelocytic leukemia (APL), a well-known AML subentity, the remaining AML samples were separated into two distinct subgroups. Next, we investigated which CD molecules would best distinguish each AML subgroup against APL, and validated discriminative molecules of both datasets by searching the scientific literature. Surprisingly, a comparison of both omics analyses revealed that CD339 was the only overlapping gene differentially regulated in APL and other AML subtypes. In summary, our two-step approach for gene expression analysis revealed two previously unknown subgroup distinctions in AML based on surface molecule expression, which may guide the differentiation of subentities in a given clinical–diagnostic context