Podcast "Modellansatz"

Mathematik und ihre Anwendungen

Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir hier aus erster Hand.

Von

Sebastian Ritterbusch

Gudrun Thäter

Teaser

Episoden: Neueste Episoden


Fluglotsen

Modellansatz 196

Gudrun spricht in dieser Episode mit Colin Bretl und Niko Wilhelm. Beide sind zur Zeit des Gespräches Bachelorstudenten am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Colin studiert Mathematik und Niko Informatik. Bevor sie sich für ein Studium am KIT entschieden haben, hatten sie an der Dualen Hochschule Karlsruhe (DHBW) ein Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik abgeschlossen. Die beiden haben im Wintersemester 2018/19 an Gudruns Vorlesung Modellbildung teilgenommen. Wie schon in unserer ersten Podcastepisode besprochen wurde, gehört zum Programm der Vorlesung, dass die Studierenden sich in Gruppen finden, selbst ein Projekt suchen und bearbeiten. Colin und Niko haben die Arbeit von Fluglotsen betrachtet. Sie haben modelliert, wie die anfliegenden Flugzeuge am besten auf die Landebahn zugeteilt werden. Am Beispiel des Flughafens Heathrow (mit Daten vom 1. August 2018) wurde ihr erstelltes Modell getestet. Als mathematische Methode haben sie hierfür Warteschlangentheorie augewählt. Die beiden haben das Modell selbst erarbeitet, es programmiert und eine Ausarbeitung angefertigt. Die Podcastepisode zeigt, wie und warum sie ihr Problem gewählt haben und welche Schritte zum Erfolg (oder auch zum Misserfolg) geführt haben. Die Überwachung einer Flugbewegung durch Fluglotsen findet z.B beim Landeanflug auf einen Zielflughafen statt. Wollen mehrere Luftfahrzeuge in einem kurzen Zeitraum nacheinander landen, gehört es zu den Aufgaben des Lotsen, diese Reihenfolge festzulegen. Infolgedessen werden den einzelnen Luftfahrzeugführern Streckenanweisungen mitgeteilt (bspw. ob diese einmal oder mehrfach ein Warteschleife fliegen sollen). Im trivialen Fall, dass zwischen zwei ankommenden Luftfahrzeugen genug Zeit liegt, kann jedes Luftfahrzeug auf möglichst direktem Weg zur Landebahn geführt werden. Der Durchsatz, also wie viele Luftfahrzeuge in einem Zeitintervall landen können, ist in diesem Fall optimal. Bei hohem Verkehrsaufkommen gestaltet sich die Überwachung durch Fluglotsen schwieriger. Es müssen nicht nur Sicherheitsabstände zwischen den Luftfahrzeugen eingehalten werden, sondern auch physikalische Besonderheiten des Luftverkehrs und technische Restriktionen berücksichtigt werden. Diese wirken sich negativ auf den Durchsatz aus. Außerdem erschweren die Rahmenbedingungen eine mathematische Untersuchung. Im Projekt von Colin und Niko wird die Problemstellung nur für Flugzeuge, die durch Radar identifiziert werden können, betrachtet. Darunter fallen u.a. große Passagiermaschinen, wie sie an internationalen Verkehrsflughäfen vorzufinden ist. Solche Flugzeuge machen den größten Anteil an kontrollierten Flugbewegungen aus. Mit Hilfe des mathematischen Modells sollen die Grundlagen dafür geschaffen werden, verschiedene Lotsen-Strategien auf ihren Durchsatz hin zu untersuchen. Es konzentriert sich dabei zunächst auf das Standardanflugverfahren bei hohem Verkehrsaufkommen und geht davon aus, dass Flugzeuge in der Reihenfolge ihrer Ankunft landen dürfen. (...)

Erschienen: 07.02.2019
Dauer: 1:02:54

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MINToring

Modellansatz 195

Gudrun ist zu Gast bei der Gleichstellungsbeauftragten der FU in Berlin, um über ihr MINToring-Projekt zu reden. Das ist seit einiger Zeit eine Einladung an Schülerinnen zum Einstieg in die Physik und Informatik. Das Projekt entwickelte dafür eine Reihe von Angeboten, nämlich: alle 2 Wochen werden verschiedene Workshops an der FU veranstaltet (ab der 7. Klasse); es werden Betriebspraktika in den Fachbereichen Physik und Informatik vermittelt und begleitet (ab der 9.Klasse); Tage an der Uni im Herbst, in denen man in Vorlesungen der Informatik, Physik und Bioinformatik hineinschnuppern kann; Workshops an den Schulen. Gudrun spricht außer mit der Frauenbeauftragten Mechthild Koreuber (Mathematikerin, promoviert in Wissenschaftsgeschichte) auch mit den beiden Koordinatorinnen des MINToring-Projekts Anette Dietrich (Koordinatorin Mathematik und Informatik) und Audrey Houillon (Koordination Physik). Audrey hat in München Physik studiert und in Paris am CNRS im Gebiet Neurowissenschaften promoviert. Das ist ein interdisziplinäres Forschungsthema zwischen Physik, Informatik, Psychologie und Biologie. An der TU Berlin hat sie eine Zeit als Postdoc im Gebiet computational Neuroscience gearbeitet und ist dann in die Jugend- und politische Bildung gewechselt bevor sie die Koordinationsstelle an der FU übernahm. Anette ist am Institut für Informatik, hat in Erziehungswissenschaften über Geschlechter- und in der Rassismusforschung promoviert. Ausgangspunkt für die Projektidee war für Mechthild eine Erfahrung am Rande der Abiturfeier ihrer Tochter. Aus einem Physik Leistungskurs mit 50% Mädchen wollte damals keines Physik studieren oder hatte dies als Möglichkeit auch nur in Erwägung gezogen. Wieso? Sie dachte darüber nach, wie kann man junge Frauen und Mädchen motivieren, sich für diese Fächer zu entscheiden und konkret etwas gegen den niedrigen Frauenanteil in den MINT-Fächern tun? Sie stellte sich dabei zunächst ein Projekt vor, dass interessierte Mädchen in der Abiturstufe anspricht. Interesse würde sich z.B. über die Teilnahme an Leistungskursen herausfinden lassen. Das ist aber leider z.B. in der Informatik nicht durchführbar. weil es dort fast keine Leistungskurse gibt. Außerdem wurde schnell klar, dass man schon mit jüngeren Schülerinnen beginnen sollte, um den Übergang zu den Aktionen am Girls'day zu sichern, wo die FU für Schülerinnen der Klassenstufen 5-10 jährlich etwa 1000 Plätze in ungefähr 80 kleinen Gruppen anbietet. Ein zentrales und einzigartiges Werkzeug im MINToring Projekt ist die Möglichkeit zum Betriebspraktikum an der FU. So ein Praktikum ist in der 9. oder 10. Klasse für 2-3 Wochen für alle Berliner Schüler vorgesehen. Manche intessieren sich auch für ein freiwilliges Praktikum in den Sommerferien. Es ist unüblich, so ein Praktikum an einer Universität durchzuführen. Vor allem aus dem Grund, dass sich wenige Menschen vorstellen können, dass das geht. (...)

Erschienen: 31.01.2019
Dauer: 50:07

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Studienbotschafterinnen

Modellansatz 194

Als Technische Universität ist das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) vor allem ein Lernort für junge Männer. Der Anteil von Frauen in den technischen Fächern ist in Deutschland seit vielen Jahren weit von 50% entfernt und es gibt ganz unterschiedliche Ideen, wie man mehr Studentinnen "ins Boot holen" kann. Am KIT erproben wir seit dem Jahr 2018 die Entsendung von Studienbotschafterinnen an Schulen. Sie gestalten dort zwei Unterrichtsstunden mit einem spannenden Thema aus der Mathematik oder Physik und stehen anschließend für Fragen zur Verfügung über alles, was mit dem Studium im Allgemeinen und dem Studium am KIT im Besonderen zu tun hat. Bisher wurden (im Rahmen dieses Programms) über 50 Schulen und über 1000 Schüler besucht (Stand Ende 2018). Für die Mathematik sind Alina Sage und Lea Schenk unterwegs. Alina studiert Technomathematik am KIT und Lea hat Mathe und Chemie für das Lehramt am Gymnasium studiert. Sie macht jetzt noch einen Masterabschluss in Mathematik. In der Episode schildern beide ihre persönlichen Erfahrungen mit ihrer Rolle als Studienbotschafterin und mit dem Mathematik-Studium am KIT

Erschienen: 17.01.2019
Dauer: 33:56

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Risikoentscheidungen

Modellansatz 193

Gudrun hat sich im Spätsommer 2018 zum dritten Mal mit Oliver Beige (@oliverbeige) in Berlin verabredet. Oliver beschäftigt sich unter anderem mit mathematischen Modellen für ökonomische Prozesse und hat neben der wissenschaftlichen Expertise auch sehr unterschiedliche praktische Erfahrungen. Der Plan für das Gespräch war, sich über Baysean Updates zu unterhalten. Kurz gesagt ist das ist eine Möglichkeit, bessere Entscheidungen mit wenigen und unsicheren Informationen zu treffen. Der Name beschreibt schon die zentrale Idee: Der Satz von Bayes wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit für eine Hypothese neu zu berechnen, wenn mehr Informationen verfügbar werden. Entscheidungen unter unsicheren Informationen muss man selbst im Alltag und für die eigene Zukunft ständig treffen, weshalb sich die Hörerschaft sicher gut vorstellen kann, dass dies eigentlich eine fast unlösbare Aufgabe ist. Für Unternehmen geht es in der mittleren und Langzeitplanung darum, das Potential von Mitarbeitern und von Ideen richtig einzuschätzen. Lässt sich ein Produkt mit den eigenen Mitteln zur Marktreife entwickeln und wie wird der Markt in 5-30 Jahren dafür aussehen? Vor allem wenn es um einen Markt geht, den es noch gar nicht gibt. Ein Beispiel hierfür ist automatisiertes Fahren. Die Idee gibt es schon seit etwa 30 Jahren und auch Schritte in der Entwicklung, aber bis heute gibt es noch nichts auf dem Markt. Schon Anfang der 1990er Jahre gab es große Erwartungen, was neuronale Netze und Machine Learning hier bald leisten werden, aber diese Begeisterung war um die Jahrtausendwende schon wieder erloschen. Heute erleben die Ideen eine Renaissance, denn es gibt nun viele Daten, genug Rechenpower und ein Zusammenwirken von Statistik und Informatik ist so endlich möglich. Damals wie heute stellt sich aber die Frage: Wie viel Geld und andere Ressourcen sollte man einsetzen und zu welchem Zeitpunkt endgültig entscheiden, sich ganz hinter das neue Produkt zu stellen oder die Pläne ad acda zu legen. Der Versuch, hierfür Modelle zu finden, die alle Zweige und Eventualitäten nachbilden ist nicht sinnvoll umsetzbar, weil zu viele Informationen geschätzt werden müssen und je weiter in die Zukunft geplant werden muss, desto unwägbarer sind Zahlenwerte hierfür. Deshalb ist es bessser, hier mit einfachen Modellen zu arbeiten, die sich gut anwenden lassen, aber auch nur Teile von Entscheidungsprozessen vereinfachen. Ein Beispiel hierfür ist das Baysean updating. Experten wissen einiges, sind aber nicht perfekt - vor allem wegen unvollständiger Information. Mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsrechnung läßt sich berechnen, was der Beitrag der Experten sein kann und ob sie nützlich sind. Hierzu werden gut testbare Annahmen gut ausformuliert und am Markt getestet in einzelnen Entscheidungsstufen. Die Kosten für den Test werden möglichst niedrig gehalten. Anschließend weiß man z.B., welches für Kunden das wichtigstes Feature ist und kann dies zuerst entwickeln (Minimal Viable Product) (...)

Erschienen: 11.01.2019
Dauer: 45:18

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Noether-Theorem

Modellansatz 192

Gudrun spricht mit Markus Pössel in Heidelberg. Er ist Physiker und leitet das Haus der Astronomie auf dem Königstuhl dort. Gudrun und Markus kennen sich schon lange aus der Ferne. Sie haben sich auf twitter über Themen ausgetauscht, die mit Wissenschaftskommunikation verbunden sind. Anlass für ein tiefergehendes Gespräches war, dass Markus eine wissenschaftliche Arbeit veröffentlicht hat, in der er einen elementaren Zugang zum ersten Noether Theorem beschreibt mit Hilfe von zwei Beispielen. Kurz nach dem sehr erfolgreichen Experiment #noethember, wo im November 2018 ein Monat lang Emmy Noethers Leben und Forschung in unterschiedlichster Weise erinnert wurde, ist diese Podcastepisode ein etwas verspäteter Beitrag. Markus widmet sich in seiner wissenschaftlichen Arbeit elementaren Zugängen zu faszinierenden physikalischen Themen. Persönlich interessiert er sich dabei insbesondere für die Allgemeine Relativitätstheorie, und insbesondere für deren Anwendungen in der Astrophysik. Dafür ist das Haus der Astronomie als gemeinschaftliche Einrichtung der Max Planck Gesellschaft und der Klaus Tschira Stiftung (mit der Universität und der Stadt Heidelberg als weiteren Partnern) ein geeignetes Dach, denn es wurde dafür gegründet, astronomische Forschung für alle Bevölkerungsschichten erfahrbar zu machen. Der Einstieg in astronomische Themen funktioniert oft gut über Phänomene, die an der Intuition rütteln oder interessante Extreme von Theorien sind. Auch wenn Astronomie selten zum Schulstoff gehört, spricht es Schülerinnen und Schüler direkt an. Dass das Interesse an Astronomie gross ist, zeigt z.B. die ROSE-Studie. Deswegen bietet Astronomie einen so guten Einstieg in MINT-Fächer. Die Wissenschaftler in Heidelberg kommunizieren gern. Jeden zweiten Donnerstag im Monat findet die Vorlesungsreihe Faszination Astronomie über aktuelle Forschungsergbnisse statt. Es gibt außerdem sogenante MPI-Outreach Fellows, die sich besonders für Bildungs-und Öffentlichkeitsarbeit interessieren. Sie werden weitergebildet und in die tägliche Arbeit eingebunden. Neben den regelmäßigen Vorträgen gibt es auch ganz besondere Veranstaltungen wie zuletzt im November mit dem Klangforum Heidelberg, wo es zur Musik eine interaktive Planetariumsvorführung gab. Es werden ständig Fortbildungen für Physiklehrer und -lehrerinnen organisiert. Auch für Grundschullehrkräfte gibt es in Zusammenarbeit mit der Forscherstation der Klaus Tschira Stiftung Programme, um zu sie zu Ansprechpartnern für die natürliche Neugier der Kinder zu machen. Auch die Studierenden, die sich an der Universität Heidelberg als Physiklehrer ausbilden lassen führt ein mehrwöchiger Kompaktkurs ins Haus der Astronomie. Darüber hinaus arbeiten immer einmal wieder Praktikanten im Haus der Astronomie und Markus betreut wissenschaftliche Abschlussarbeiten. Im Moment ist es oft im Themengebiet der Kosmologie zusammen mit dem MPI für Astronomie nebenan, z.B.in der Auswertung der Illustris-Simulationen. (...)

Erschienen: 03.01.2019
Dauer: 52:42

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Schülermarketing

Modellansatz 191

Gudrun spricht mit Sebastian Schäfer und Isabel Häuser von der KIT-Fakultät für Informatik. Ihre Aufgabe dort ist die Öffentlichkeitsarbeit. Der persönliche Kontakt hatte sich durch die gemeinsame Arbeit in einem Gremium des KIT ergeben, wo Ideen entwickelt werden, wie mehr junge Frauen für ein Studium am KIT gewonnen werden können. Das Podastgespräch fasst das Thema etwas allgemeiner und beleuchtet das derzeitige Schülermarketing an der Informatik am KIT und wie es sich über die letzten Jahre entwickelt hat. Die KIT-Fakultät für Informatik hat seit den frühen 2000ern eine eigene Stelle für Öffentlichkeitsarbeit. Seit 2009 wurden in diesem Rahmen besondere Anstrengungen unternommen, um Schülerinnen und Schüler strategisch für ein Informatikstudium am KIT zu werben. Diese Aktivitäten werden unter dem Namen Schülermarketing zusammengefaßt. Da es in den Jahren 2005-2008 einen Einbruch der Anfängerzahlen gegeben hatte, wollte man gezielter als bisher die jungen Leute ansprechen und informieren, um die Studierendenzahlen dadurch zu steigern. Seitdem wurden die diesbezüglichen Aktivitäten deutlich ausgebaut und es gibt nicht nur eine verantwortliche Person, sondern ein Team. Zur Zeit sind das Sebastian und Isabel, die direkt mit Rückendeckung von Geschäftsführung und Fakultätsvorstand arbeiten. Sie bringen dafür ihr Kommunikations-Know-how mit, das sie in einem geisteswissenschaftlichen Studium erworben haben. Tatsächlich lohnt sich diese Arbeit, denn die Einschreibezahlen haben sich seit 2009 mehr als verdoppelt. Ein wichtiges Werkzeug für Information nach innen wie außen und für den ersten Eindruck sind die Informationsseiten der Website. Deshalb nimmt deren Pflege und Weiterentwicklung eine wichtige Rolle in der täglichen Arbeit ein. Außerdem die traditionellen Schüler-Outreach-Formate am KIT wie Teilnahme an Berufsinformationsmessen, viele Aktionen zum Girls' Day, Uni für Einsteiger und das Anbieten von Schnupperkursen. Hier geht es in der Abteilung vor allem um die Kommunikation und Koordination aber auch um die Entwicklung (und Durchführung) von Ideen für einzelne Aktionen (wie z.B. Gewinnspiele), die gezielt auf einzelnen Kanälen (Instagram, Facebook und Twitter) laufen und auf die Fakultät aufmerksam machen. Weitere Veranstaltungsformate, die große Resonanz haben, sind die regelmäßigen Sommercamps, aus denen jedes Jahr neue Studierende hervorgehen. Ein bewährtes Instrument sind Give-Aways, mit denen die beiden versuchen, etwas Witziges mit Informatik-Bezug zu verbinden. Hierfür gibt es zum Glück viele Ansatzpunkte. Bisher waren das z.B. Turnbeutel mit verschlüsseltem Text, Pixelbrillen und Cardboards. Aber selbst so konventionelle Geschenke wie Kuli-Serien und Stofftaschen finden auf diesem Weg begeisterte junge Besitzer. Inzwischen gibt es auch spezielle Ansätze, um mehr Frauen für das Studium zu gewinnen - auch weil die Fakultät das Schlusslicht im Frauenanteil am KIT darstellt. (...)

Erschienen: 27.12.2018
Dauer: 44:35

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Energy Markets

Modellansatz 190

Gudrun Talks to Sema Coşkun who at the moment of the conversation in 2018 is a Post Doc researcher at the University Kaiserslautern in the group of financial mathematics. She constructs models for the behaviour of energy markets. In short the conversation covers the questions: How are classical markets modelled? In which way are energy markets different and need new ideas? The seminal work of Black and Scholes (1973) established the modern financial theory. In a Black-Scholes setting, it is assumed that the stock price follows a Geometric Brownian Motion with a constant drift and constant volatility. The stochastic differential equation for the stock price process has an explicit solution. Therefore, it is possible to obtain the price of a European call option in a closed-form formula. Nevertheless, there exist drawbacks of the Black-Scholes assumptions. The most criticized aspect is the constant volatility assumption. It is considered an oversimplification. Several improved models have been introduced to overcome those drawbacks. One significant example of such new models is the Heston stochastic volatility model (Heston, 1993). In this model, volatility is indirectly modeled by a separate mean reverting stochastic process, namely. the Cox-Ingersoll-Ross (CIR) process. The CIR process captures the dynamics of the volatility process well. However, it is not easy to obtain option prices in the Heston model since the model has more complicated dynamics compared to the Black-Scholes model. In financial mathematics, one can use several methods to deal with these problems. In general, various stochastic processes are used to model the behavior of financial phenomena. One can then employ purely stochastic approaches by using the tools from stochastic calculus or probabilistic approaches by using the tools from probability theory. On the other hand, it is also possible to use Partial Differential Equations (the PDE approach). The correspondence between the stochastic problem and its related PDE representation is established by the help of Feynman-Kac theorem. Also in their original paper, Black and Scholes transferred the stochastic representation of the problem into its corresponding PDE, the heat equation. After solving the heat equation, they transformed the solution back into the relevant option price. As a third type of methods, one can employ numerical methods such as Monte Carlo methods. Monte Carlo methods are especially useful to compute the expected value of a random variable. Roughly speaking, instead of examining the probabilistic evolution of this random variable, we focus on the possible outcomes of it. One generates random numbers with the same distribution as the random variable and then we simulate possible outcomes by using those random numbers. Then we replace the expected value of the random variable by taking the arithmetic average of the possible outcomes obtained by the Monte Carlo simulation. (...)

Erschienen: 21.12.2018
Dauer: 1:05:00

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Nonhomogenous Fluids

Modellansatz 189

In this episode Gudrun talks with her new colleague Xian Liao. In November 2018 Xian has been appointed as Junior Professor (with tenure track) at the KIT-Faculty of Mathematics. She belongs to the Institute of Analysis and works in the group Nonlinear Partial Differential Equations. She is very much interested in Dispersive Partial Differential Equations. These equations model, e.g., the behaviour of waves. For that it is a topic very much in the center of the CRC 1173 - Wave phenomena at our faculty. Her mathematical interest was always to better understand the solutions of partial differential equations. But she arrived at dispersive equations through several steps in her carreer. Originally she studied inhomogeneous incompressible fluids. This can for example mean that the fluid is a mixture of materials with different viscosities. If we have a look at the Navier-Stokes equations for materials like water or oil, one main assumption therein is, that the viscosity is a material constant. Nevertheless, the equations modelling their flows are already nonlinear and there are a few serious open questions. Studying flows of inhomogneous materials brings in further difficulties since there occur more and more complex nonlinearities in the equations. It is necessary to develop a frame in which one can characterise the central properties of the solutions and the flow. It turned out that for example finding and working with quantities which remain conserved in the dynamics of the process is a good guiding line - even if the physical meaning of the conserved quantitiy is not always clear. Coming from classical theory we know that it makes a lot of sense to have a look at the conservation of mass, energy and momentum, which translate to conserved quantities as combinations of velocity, its derivatives, pressure and density. Pressure and density are not independent in these simplified models but are independent in the models Xiao studies. In the complex world of inhomogeneous equations we lose the direct concept to translate between physics and mathematics but carry over the knowledge that scale invarance and conservation are central properties of the model. It is interesting to characterize how the complex system develops with a change of properties. To have a simple idea - if it is more developing in the direction of fast flowing air or slow flowing almost solid material. One number which helps to see what types of waves one has to expect is the Mach number. It helps to seperate sound waves from fluid waves. A mathematical/physical question then is to understand the process of letting the Mach number go to zero in the model. It is not that complicated to make this work in the formulae. But the hard work is done in proving that the solutions to the family of systems of PDEs with lower and lower Mach number really tend to the solutions of the derived limit system. For example in order to measure if solutions are similar to each other (...)

Erschienen: 13.12.2018
Dauer: 51:04

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Inno2Grid

Modellansatz 188

Gudrun talks to Carlos Mauricio Rojas La Rotta. They use a Skype connection since Carlos is in Berlin and Gudrun in Karlsruhe. Carlos is an electrical engineer from Colombia. His first degree is from Pontifcia Universidad Javeriana in Bogotá. For five years now he has been working at Schneider Electric in Berlin. In September 2018 Gudrun met Carlos at the EUREF-Campus in Berlin for discussing the work of Claire Harvey on her Master's thesis. The schedule on that day was very full but Gudrun and Carlos decided to have a Podcast conversation later. Carlos came to Germany as a car enthusiast. Then he got excited about the possibilities of photovoltaic energy production. For that from 2005-2007 he studied in the Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg in the PPRE Master course Renewable Energies. When he graduated within a group of about 20 master students they found a world ready for their knowledge. Carlos worked in various topics and in different parts of Germany in the field of renewable energies. Now, at Schneider he has the unique situation, that he can combine all his interests. He develops the most modern cars, which are driving with renewable energy. In the course of his work he is also back at his original love: working with electronics, protocols and data. The work on the EUREF-Campus in Berlin started about 8-10 years ago with more questions than clear ideas. Schneider Electric is a big company with about 150.000 employees all over the world. They deal in all types of software and hardware devices for energy delivery. But the topic for Berlin was completely new: It was a test case how to construct energy sustainable districts. They started out investing in e-mobility with renewable energy and making their own offices a smart building. It is a source of a lot of data telling the story how energy is produced and consumed. At the moment they collect 1GB data per day in the office building on about 12.000 measure points into database and build this as a benchmark to compare it to other scenarios. The next step now is also to find ways to optimize these processes with limited computational possibilities. This is done with open source code on their own interface and at the moment it can optimize in the micro smart grid on the Campus. For example with 40 charging points for e-cars - consumption is planned according to production of energy. On Campus traditional batteries are used to buffer the energy, and also a bus now works on the Campus which can be discharged and is loaded without a cable! One can say: Carlos is working in a big experiment. This does not only cover a lot of new technical solutions. The Energiewende is more than putting photovoltaic and wind power out. We as a society have to change and plan differently - especially concerning mobility. Schneider Electric just started an expansion phase to the whole campus, which has a size of 5.5 ha and 2500 people working there. (...)

Erschienen: 06.12.2018
Dauer: 35:44

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Mensch-Maschine Interaktion

Modellansatz 187

Gudrun war in Weimar an der Bauhaus Universität zu Gast bei Jan Ehlers. Sie haben sich über seine Forschungstätigkeit im Umfeld von Mensch-Maschine Interaktion unterhalten. Jan hat in Bremen Psychologie studiert und dort auch promoviert. Nach einer Zeit an der Universität in Ulm ist er zur Zeit in Weimar als Lehrstuhlinhaber tätig. Gudruns Wunsch war es schon länger, das Thema im Podcast zu haben, denn Mensch-Maschine Interaktion betrifft alle Leute, die irgend etwas mit Computern machen. Dabei war klar, dass dies ein sehr breites Feld ist, wo im Gespräch mit Jan nur einzelne Aspekte vorkommen werden. Darüber hinaus, dass es thematisch breit ist, ist es ein sehr interdisziplinäres Feld, wo zwischen Biologie und Algorithmen als "Extremwerten" sehr unterschiedliches Wissen nötig ist und nur in Zusammenarbeit der Fachgebiete neues entsteht. Jans Fachgebiet ist der "Faktor Mensch". An seiner Arbeit faszinieren ihn viele Dinge, aber besonders, dass es noch so ein junges Feld ist, in den man Pionierarbeit verrichtet. Er hat sich auf kognitive Psychologie spezialisiert und untersucht u.a. wie peripher physiologische Signale (also von der Körperoberfläche abgeleitete Informationen) als Messwerte für psychologische Zustände dienen können. In erster Linie ist das universitäre Grundlagenforschung ohne unmittelbaren Anwendungsbezug. Dahinter stehen aber so fundamentale Fragen wie: Wie wird Aufmerksamkeit generiert? Wie kann man trotz interindividueller Unterschiede Erregungs- oder Aktivierungsniveaus aus solchen objektiv beobachtbaren Größe wie Pupillenbewegung oder Leitfähigkeit der Haut ablesen. Es müssen Größen herangezogen werden, die dem Bewusstsein nicht direkt zugänglich (also leicht manipulierbar) sind. Für die Experimente sind künstliche, hoch kontrollierte Situationen im Labor typisch, weil man ja wissenschaftlich Wirkmechanismen und Kausalbeziehungen beweisen möchte. Im Fachchargon spricht man auch von physiological computing bzw. mental status determination, also der Einschätzung einer psychischen Situation ohne Worte. die auf Selbsteinschätzung beruhen. Ein anschauliches Beispiel ist, dass man an der Blinzelfrequenz ablesen kann, wenn jemand müde wird. Man kann das gut mit Sensoren beobachten und messen und dann einen übermüdeten LKW-Fahrer durch so ein System erkennen und zum Pause machen anhalten. Menschlich ist das allerdings ein wenig brisant, denn wir wollen lieber die Kontrolle behalten und nicht von System Vorschriften gemacht bekommen. Hinzu kommt, dass man solche Systeme auch austricksen kann. Im Labor wird dazu das Biofeedback der Sensoren visualisiert und Probanden können lernen, darüber kognitive Kontrolle zu erhalten. Ein Beispiel hierfür ist die Pupillengröße, die man auf dem Monitor gut als Kreis einer gewissen Größe abbilden kann. Man kann üben, sie willentlich größer oder kleiner zu machen mit Hilfe der Rückmeldung auf dem Bildschirm. (...)

Erschienen: 02.12.2018
Dauer: 1:08:34

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Podcast "Modellansatz"
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