Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Institut für Informatik

Die HIGS'06 gibt wissenschaftlichen Mitarbeitern, Doktoranden und Diplomanden des Instituts die Gelegenheit, Ihre Forschung einem breiten Publikum vorzustellen. Jeder Teilnehmer hat genau 2 Minuten Zeit, auf wenigen Folien Ihre/Seine Forschungsarbeit vorzustellen. Das Konzept ist auch als "Flash-Session" auf Konferenzen bekannt. Die HIGS findet zum dritten Mal statt (siehe auch HIGS'04 und HIGS'05). Wie in 2005 werden die ersten Plätze Diplomanden vorbehalten.

Wann: Am Freitag, 19. Mai 2006 begeht das Institut für Informatik den "Tag der Informatik". Die Humboldt Informatik GONG SHOW wird an diesem Tag um 15:30 Uhr - eine Stunde lang - stattfinden.

Wo: Im Erwin-Schrödinger Zentrum, Konferenzraum 0'119 (neben Buchhandlung).

Wer: Die GONG-SHOW wird von Prof. Felix Naumann organisiert. Vortragende melden sich bitte bis zum 1.5.2006 bei mir unter Angabe von Name, Titel des Vortrags und betreuenden Lehrstuhl. Eine Kurzfassung Ihres Beitrags ist gern gesehen aber nicht nötig.

Zum Zuhören sind natürlich alle herzlich eingeladen.

Wie: 30 Teilnehmer haben jeweils genau 2 Minuten Zeit, gegebenenfalls mittels Overhead-Folien, Interesse für Ihre Forschung zu wecken. Aus Zeitgründen sind Präsentationen per Beamer nicht zugelassen. Nach 2 Minuten erschallt der GONG für den nächsten Vortragenden.

Programm

Kurzfassungen

Jakob Voß - Wikipedia vermessen
Die Informetrie untersucht mit quatitativen Mitteln Information, zum Beispiel zur Messung des Zuwachses Wissenschaftlicher Erkenntnisse. Wikipedia ist angetreten, das "Wissen der Welt" zu sammeln. Ich habe mit informetrischen Mitteln nachmessen, wie dieses Vorhaben in Wikipedia umgesetzt wird.

Peter Ibach - MagicMap - kooperative Positionsbestimmung über WLAN
Mit Hilfe der „Karte des Rumtreibers“ konnte Harry Potter die Positionen aller Personen in und um Schloss Hogwarts überblicken. Wir haben eine solche "magische Karte" zur Positionsbestimmung mobiler Systeme basierend auf WLAN-Signalstärke-Auswertung entwickelt. MagicMap ist eine reine Softwarelösung, die bei den mobilen Systemen außer einer konventionellen WLAN-Ausstattung keine weitere Hardware erfordert. Die WLAN Access Points können beliebig verteilt sein und es sind weder Eingriffe an der AP-Hardware noch an der Software nötig. Unsere Versuche am Uni-Campus Berlin-Adlershof zeigen in typischen Büroumgebungen eine Positionierungsgenauigkeit im einstelligen Meter-Bereich. Die eigene Sichtbarkeit unterliegt dabei der vollen Kontrolle der Peer-Knoten, die den Zugriff auf ihre Positionsinformation individuell festlegen können. Die Software steht zum freien Download zur Verfügung und kann für Experimente oder Anwendungen genutzt werden.

Frank Kühnlenz - Simulatorentwicklung für verbesserte Erdbebenfrühwarnung
Simulationen unter Nutzung von aufgezeichneten Sensordaten von Erdbeben ermöglichen es, verschiedene Schwachpunkte aktueller Sensornetzwerke (Reaktionszeiten, Bandbreiten, Datenformate) zu identifizieren und Lösungsansätze zu entwickeln. Verbesserte Simulatoren ermöglichen zudem die Evaluierung dieser neuen Ansätze ohne teure und partiell undurchführbare Experimente und geben wichtiges Feedback für die weitere Forschung in diesem Bereich.

Helmut Myritz - Einsatz eines Multi-Agentensystems zur Unterstuetzung der Durchfuehrung klinischer Studien
Klinische Studien zeichnen sich durch ihre hohen Qualitaetsansprche aus.
Oft fallen jedoch Patienten aufgrund von medizinischen aber auch
organisatorischen Gruenden aus solchen Studien heraus und beeinflussen
somit die Qualitaet dieser negativ. In Rahmen dieses Projekts soll gezeigt
werden, dass die Agententechnologie eine geeignete Methode ist, um solche
Ausfaelle zu minimieren, wenn nicht sogar ganz zu verhindern.

Achim Klein - Identifikation von Handelsstrategien an Finanzmärkten
Ziel dieser Diplomarbeit ist es, die Anteile der an realen Finanzmärkten verwendeten Handelsstrategien auf täglicher Basis zu identifizieren. Gegnerische Strategien zu identifizieren und basierend darauf verbesserte eigene Entscheidungen zu treffen ist dabei die Grundmotivation. Da zu den Anteilen in der Verwendung von Strategien an realen Märkten keine Daten vorliegen, wird zunächst ein künstlicher Finanzmarkt re-implementiert. Die Qualität dieser Implementierung wird in einer statistischen Analyse überprüft. Mit Hilfe eines neuronalen Netzes wird schließlich die Abbildung von den beobachtbaren Marktparametern auf die Anteile der verwendeten Strategien auf den täglichen Zeitreihen der Finanzmarktsimulation gelernt und dann auf Daten eines echten Marktes angewendet. Dieser Ansatz ist hinsichtlich der Frequenz der Daten und der verwendeten Lernmethode neu. Die praktischen Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz relativ gut funktioniert.

Danilo Schmidt - Entscheidungsunterstützendes System zur Früherkennung von Rejektionen bei nierentransplantierten Patienten
Nach einer Transplantation stellt das transplantierte Organ für den Körper und sein Immunsystem einen Fremdkörper dar. Zellen werden gegen das transplantierte Organ mobilisiert und schädigen es. Eine sichere Diagnose lässt sich nur durch eine Entnahme von Gewebeproben stellen. Mit Hilfe von regelbasierten Techniken wurde ein entscheidungsunterstützendes System implementiert, das anhand von bestimmten medizinischen Parametern Patienten mit hohem Rejektionsrisiko in einer vorhandenen Patientendatenbank erkennt und markiert, bevor eine Gewebeprobe entnommen wird.