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Habilitationsvorstellungsvorträge von Dr. Sven Tomforde und Dr. Sebastian von Mammen


Am Montag, 22.07.2013, um 10:00 Uhr, werden die Herren Dr. Sven Tomforde und Dr. Sebastian von Mammen im Informatikgebäude, Raum 2045 N (Multimediahörsaal), ihre Habilitationsvorstellungsvorträgen halten.

Dr. Sven Tomforde:

 

Titel:  Organic Computing – Continuous Runtime Redesign of Collaborative Systems


 

Zusammenfassung:

 

 

Organic Computing (OC) ist ein relativ junges Forschungsgebiet, das sich mit kontrollierter Selbstorganisation in technischen Systemen befasst. Ausgehend von der Motivation, dass heutige Systeme immer komplexer und somit kaum noch beherrschbar werden, versuchen Forscher aus der Fachrichtung eine Komplexitätsreduktion zu erreichen, indem sie die Gesamtaufgabe des zu entwickelnden Systems in eine Vielzahl kleinere Teilaufgaben und somit in eine Menge kleinerer Einzelsysteme zerlegen. Diese Einzelsysteme sind zudem mit einem hohen Grad an Autonomie ausgestattet und in der Lage durch zielgerichtete Interaktionen untereinander das übergeordnete Systemziel zu erreichen.

 

Eine wesentliche Zielsetzung, die sich aus diesem allgemeinen Konzept des OC ableiten lässt, ist die Verlagerung von herkömmlichen Entwurfszeitentscheidungen in die Laufzeit und damit in den Verantwortungsbereich des zu entwickelnden Systems (bzw. der Vielzahl kleinerer Systeme). Grundannahme ist dabei, dass ein Systementwickler in Zukunft nicht mehr alle möglicherweise auftretenden Situationen, denen das System zur Laufzeit ausgesetzt sein wird, vorhersehen und dafür entsprechende Gegenmaßnahmen definieren kann; stattdessen wird er generelle Selbstoptimierungsstrategien und Selbstschutzmechanismen entwickeln.

 

Im Allgemeinen ist dabei festzustellen, dass als abstraktes übergeordnetes Ergebnis dieses Paradigmenwechsels im Systemkonzept Entwurfs- und Entwicklungsprozesse nicht mehr mit klassischen Techniken beherrscht werden können: Bisher wurde ein Produkt entwickelt, getestet und ausgeliefert; danach erfolgte nur noch Wartung und Pflege. Im Gegensatz hierzu werden zukünftige OC Systeme in der Lage sein, eine Vielzahl von Entwurfsentscheidungen während der Systemlaufzeit (d.h. bereits im tatsächlichen Betrieb) zu modifizieren, was einen kontinuierlichen selbstorganisierten Entwurfsanpassungsprozess zur Folge hat, bei dem zusätzlich die Kooperation zwischen vielen benachbarten Systemen eine entscheidende Rolle spielt. Die hieraus entstehenden generellen Konsequenzen für Entwurfs-, Architektur- und Prozessansätze stehen ebenso wie die beispielhaften Anwendungsfälle (im Sinne von konkreten technischen Lösungen für Einzelprobleme) im Fokus der Forschung.

 

Die aktuellen Arbeiten in diesem Bereich gehen von zwei unterschiedlichen Richtungen an die Lösung der Problematik heran: a) ausgehend von konkreten einzelnen Anwendungsfälle aus den Bereichen verteilte Smart Camera Networks, Datenkommunikationsnetze und Straßen­verkehrssteuerung sowie b) von einer abstrakten Ebene, um generalisierte Methoden und Architekturansätze für kollaborative organische Systeme zu entwickeln. Der Vortrag führt in die Thematik ein und stellt aktuelle Arbeiten vor.

 

 

Dr. Sebastian von Mammen:

Titel: Scalable Simulations of Decentralised Self-organising Systems

 


Zusammenfassung:

 

Selbstorganisierende Systeme sind ein wichtiges, themenübergreifendes Forschungsgebiet, das in der Informatik allein zahlreiche Herausforderungen birgt. Zwei grundlegende und miteinander stark verbundene Herausforderungen sind ihre Modellierung und ihre Simulation.

 

Um eine zielsichere Übersetzung eines Domänemodells in eine algorithmische Repräsentation zu gewährleisten, muss seine Repräsentation für die (menschlichen) Experten beherrschbar bleiben und verschiedenen semantischen Ansprüchen genügen – z.B. aus axiomatischer, denotationeller und operationeller Sicht.

 

Damit das resultierende Modell außerdem trotz seiner hohen Komplexität und Dynamik berechenbar bleibt, muss es vereinfacht werden, ohne an Aussagekraft einzubüßen. Mittels maschineller Lernverfahren lässt sich dieser Prozess automatisieren und die Modellkomplexität dynamisch an die Ansprüche der Berechnungen anpassen.

 

Die skalierbare, benutzerfreundliche Modellierung und die dynamische Adaptierung der Modellkomplexität selbstorganisierender Systeme stehen im Mittelpunkt meiner Forschung. In beide Richtungen habe ich, teilweise in Kollaboration mit Kollegen, bereits Prototypen entwickelt und implementiert, die ich im Rahmen meines Antrittsvortrags motivieren und erläutern werde.

 

Aufbauend auf meiner Forschung im Bereich Computational Developmental Models habe ich über die vergangenen drei Jahre eine interaktionsorientierte Repräsentation (io-L) entwickelt, die es erlaubt, Interaktionen mittels Zustandsanfragen und –änderungen zu modellieren. Verknüpfungen definieren dabei die Abhängigkeiten und den Datenfluss zwischen Operatoren, Verschachtelungen erlauben es Verhaltensmodule zu komponieren. Kürzlich habe ich einen Prototypen dieser Modellierungssprache veröffentlicht („interaction-oriented 3D modelling and simulation“, kurz: INTO3D), der die Programmierung der Agenten und ihre Verhaltensabhängigkeiten im dreidimensionalen Simulationsraum visualisiert. Im Rahmen dieser Implementierung konnte ich grundlegende algorithmische Konzepte validieren und verbessern, sowie eine Methodologie für die visuelle und räumliche Programmierung von Agentenverhalten entwickeln.

 

Ich habe io-L nicht nur im Hinblick auf barrierefreie und visuelle interaktionsorientierte Modellierung entwickelt, sondern die Konzeptionierung der sprachlichen Elemente und ihrer Semantik besonders im Hinblick auf Prozessabstraktion ausgelegt. Die Motivation hierfür liegt in meinem zweiten Forschungsschwerpunkt, der selbstorganisierenden Modellabstraktion. In einem entsprechenden Ansatz, den ich gemeinsam mit Kollegen erarbeitet habe, werden Aktionsmuster von Agenten identifiziert und als Grundlage zur Modellabstraktion verwendet. Da auch in Folge des abstrahierten Modells, das von speziellen Observer-Agenten während der Simulationszeit umgesetzt wird, Aktionsmuster entstehen können, werden die erlernten Abstraktionen hierarchisch organisiert. Aufgrund ihres approximativen Charakters werden die erlernten Hierarchien gemäß einer Heuristik validiert und gegebenenfalls wieder abgebaut. Dadurch wird die Modellkomplexität dynamisch an  die sich ergebende Prozesskomplexität angepasst.

Die Darstellung entsprechender Prototypen wird es mir ermöglichen, allgemeine, noch weitestgehend offene Fragestellungen zu formulieren und mögliche weiterführende Ansätze zu erläutern.

 

 

Meldung vom 04.07.2013