Forschungsdatenbank: Projekte

Computergenerierte Bilder sind in unserer modernen, visuellen Welt allgegenwärtig. Fertigung, Unterhaltung, Bildung und viele andere Branchen benötigen reale oder fiktive virtuelle 3D-Modelle, um eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien darzustellen. Die moderne Computergrafik erzeugt hochqualitative visuelle und sogar fotorealistischen Inhalten. Diese Qualität hat jedoch zwei große Nachteile: Zum einen ist die Berechnung vieler visueller Effekte auf der Grundlage traditioneller Methoden ineffizient und mit langen Berechnungszeiten verbunden. Zweitens steigt mit zunehmender Bildqualität die Forderung nach einer extrem feinen Geometrie, die die gewünschte Szene darstellt. Daher ist eine der zeitaufwändige und mühsame Nachbearbeitung von Hand erforderlich. Ob einzelne Objekte oder ganze Szenen, jedes kleine Detail wird von Hand positioniert, einschließlich Geometrie, Lichtquellen oder Objektmaterialien. Doktorand Daniel Bachmannn macht sich tiefengenerative Ansätze mit neuronalen Netzwerken, insbesondere dem neuronalen Rendering zunutze. Hier werden Merkmale wie z.B. Form oder Farbe von virtuellen Objekten oder Szenen als gelernte Gewichte kodiert, die von neuronalen Netzen gespeichert werden. Diese interne Repräsentation wird als neuronale Szenenrepräsentation (NSR) bezeichnet - eine nicht-diskretisierende, implizite Form der Speicherung von Szenendaten.

Menschen sind in der Lage, Pläne zur Erreichung ihrer Ziele zu entwickeln und sie an Veränderungen in ihrer Umgebung anzupassen, indem sie ohne große Überlegungen Lösungen und Alternativen finden und Chancen nutzen. Trotz jahrzehntelanger Forschung sind künstliche Agenten, wie z.B. Roboter, nicht so robust und flexibel. Wenn wir uns ansehen, wie wir trotz der sich ständig verändernden Umgebungen und unseres eigenen Mangels an Allwissenheit die Dinge erledigen, stellen wir fest, dass dies meist dadurch erreicht wird, dass wir fehlende oder nicht verfügbare Objekte ersetzen und Annahmen über Objekte treffen, über die wir nur begrenzte Informationen haben. Doktorandin Iman Awaad hat sich zum Ziel gesetzt, Servicerobotern, die in häuslicher Umgebung arbeiten, die Nutzung dieser beiden Techniken zur Unterstützung menschlicher User zu ermöglichen.

Vier nordrhein-westfälische Hochschulen haben sich zusammengetan, um das „Games Technology Network“ (GTN) aufzubauen. Die Koordination hat die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (H-BRS) übernommen. Ihre Partner sind die RWTH Aachen, die Hochschule Düsseldorf und die Technische Hochschule Köln. Das Projekt ist auf zunächst drei Jahre ausgelegt und wird vom Zukunftsfonds NRW gefördert. Erklärtes Ziel des neuen Verbunds ist es, ein Netzwerk aus Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen aufzubauen, das die Spieletechnologie fördert und damit dem Standort NRW zugutekommt.

Projektleitung an der H-BRS

In Langzeiteinsätzen wiederholen Roboter ihre programmierten Aufgaben immer wieder und erstellen jedes Mal neue Pläne. Eines der Forschungsziele von Doktorandin Argentina Ortega ist es, zu untersuchen, wie Roboter ihre Planung verbessern können, indem sie Informationen aus ihren früheren Läufen verwenden. Aus diesen Informationen erstellt sie Erfahrungsmodelle, damit der Roboter seine früheren Pläne in optimierter Form wiederverwenden kann. Dies senkt die Bereitstellungskosten und erhöht gleichzeitig die Transparenz, Erklärbarkeit und den Systemdurchsatz.

Datenbrillen sind Brillen, in deren Sichtfeld zeitgleich alle erdenklichen Informationen visuell eingeblendet werden. Allerdings verfügen selbst moderne Datenbrillen nur über ein sehr eingeschränktes Sichtfeld. Ungewollten Nebeneffekte wie Verzerrungen, fehlerhafte Tiefeninterpretation oder schlechte Lesbarkeit von Informationen sind die Folge – insbesondere bei zunehmender Informationsdichte. An der H-BRS werden interdisziplinär gängige View Management-Verfahren erforscht und verbessert. So soll ein Teil der visuellen digitalen Information in Audio- und Vibrationsreize umwandelt werden. Alexander Marquardts Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf, der Entwicklung sowie der technischen Umsetzung dieser neuartigen, multisensorischen Informationsversorgung. Sein Ziel ist es, die visuelle Komplexität zu verringern. Außerdem soll die Aufmerksamkeit des Nutzers auf möglichst intuitive Art und Weise auf diejenigen Informationen gelenkt werden, die für ihn von besonderem Interesse sind.

Kraftfelder haben einen sehr großen Einfluss auf die Simulationsergebnisse von Molekülen und sind Gegenstand der Promotion von Robin Strickstrock. Hauptaugenmerk seiner Forschung ist die (Weiter-)Entwicklung einer automatisierten, algorithmengesteuerten Optimierung der Kraftfeldparameter, die die Computersimulationen dazu befähigt, Eigenschaften neuer Stoffe sowohl auf molekularer als auch auf makroskopischer Ebene reproduzieren bzw. vorhersagen zu können.

Die kollektive Beteiligung von BürgerInnen hat in den vergangenen Jahren zunehmend Zugang in das deutsche Gesundheitswesen gefunden, um gesundheitspolitische Entscheidungen stärker an den Bedarfen der PatientInnen zu orientieren. Vor dem Hintergrund der Herausforderungen in der Umsetzung und Etablierung der kollektiven Beteiligungsmöglichkeiten sowie der anhaltenden Diskussion um das Demokratiedefizit im deutschen Gesundheitswesen, untersucht Doktorandin Sandra Wrzeziono in ihrem Forschungsvorhaben das Demokratieverständnis der beteiligten Akteure mithilfe von qualitativen Interviews. Es soll somit näher beleuchtet werden, welche Implikationen sich daraus für die zukünftige Gestaltung der institutionalisierten BürgerInnenbeteiligung ergeben.

Rohes Fleisch zeigt schnell bakteriellen Befall. Sofern das damit befallene Fleisch verzehrt wird, kann dieser ab einer gewissen Menge gesundheitsgefährdend sein. Deshalb will Doktorand Daniel Klein Kontaminationen (z.B. Bakterien) auf komplexen Untergründen (z.B. Fleisch) sichtbar machen. Dazu verknüpft er spektroskopische Daten aus IR- und Ramanspektroskopie aus gleichen Messregionen miteinander, um zu zeigen, wo Kontaminationen zu finden sind. Durch die Verknüpfung der beiden Verfahren soll der Informationsgehalt des Datensatzes steigen und gleichzeitig die Fehlerquote bei der Kontaminationserkennung sinken.

Was nicht geheilt werden kann, muss man ertragen lernen. Forscher versuchen jedoch, diese Tatsache zu ändern und suchen nach neuen Behandlungsmöglichkeiten für eine Vielzahl verschiedener Krankheiten. Ein Beispiel sind große, sogenannte "critical size"-Knochenverletzungen, die im Laufe des Lebens eines Menschen nicht ohne umfangreiche Eingriffe heilen können. Ein Ansatz, dies zu ändern, ist die Verwendung von mesenchymalen Stammzellen (MSCs), die ein großes Potenzial für die Behandlung solcher Erkrankungen gezeigt haben. Sie können sich in Knochenzellen differenzieren und zusätzlich therapeutische Faktoren freisetzen. Unter bestimmten Umständen sind sie jedoch in ihrer Menge begrenzt und können ihre Fähigkeiten bei längerer Laborkultur nicht beibehalten. Kürzlich bot die Entdeckung der induzierten pluripotenten Stammzellen (iPSCs), für die 2012 der Nobelpreis verliehen wurde, einen neuen Ansatz. Diese Zellen können im Labor on-demand zu mesenchymalen Stammzellen (iMSCs) generiert werden und stellen somit eine mögliche alternative Technik dar. iMSCs haben Ähnlichkeiten mit MSCs, aber noch ist wenig über sie bekannt. In ihrem Promotionsprojekt möchte Sarah Shoushrah herausfinden, wie effektiv iMSCs im Vergleich zu MSCs für zukünftige Anwendungen in der Knochenreparatur sind.

N-Nitrosamine sind zum Teil leichtflüchtige Verbindungen, die bei vielen verschiedenen Industrieprozessen entstehen können und als krebserregend eingestuft sind. Aufgrund ihres hohen Gesundheitsrisikos ist es von akutem Interesse, dass verlässliche, sensitive und mobile Systeme zu der Detektion und Quantifizierung von N-Nitrosaminen entwickelt werden. Doktorandin Jana Hinz beschäftigt sich im Rahmen ihrer Promotion mit der Entwicklung eines GC-FAIMS Systems, einem Messgerät zur schnellen Analyse von N-Nitrosaminen. Dieses System soll in verschiedenen Industriezweigen zur Anwendung kommen. Im Vergleich zu gebräuchlichen Methoden bietet die GC-FAIMS den Vorteil, dass sie schnell, vor Ort einsetzbar und kosteneffizient ist.