The key objective of database systems is to reliably manage data, whereby high query throughput and low query latency are core requirements. To satisfy these requirements, database systems constantly adapt to novel hardware features. Although it has been intensively studied and commonly accepted that hardware error rates in terms of bit flips increase dramatically with the decrease of the underlying chip structures, most database system research activities neglected this fact, leaving error (bit flip) detection as well as correction to the underlying hardware. Especially for main memory, silent data corruption (SDC) as a result of transient bit flips leading to faulty data is mainly detected and corrected at the DRAM and memory-controller layer. However, since future hardware becomes less reliable and error detection as well as correction by hardware becomes more expensive, this free ride will come to an end in the near future. To further provide a reliable data management, an emerging research direction is employing specific and tailored protection techniques at the database system level. Following that, we are currently developing and implementing an adopted system design for state-of-the-art in-memory column stores. In our lightning talk, we will summarize our current state and outline future work.

Die Intensität verhaltensrelevanter Signale variiert oft über viele Größenordnungen. Gleichzeitig müssen sensorische Systeme in der Lage sein, über den gesamten relevanten Bereich feine Intensitätsunterschiede aufzulösen. Auf neuronaler Ebene ergibt sich bei Nutzung eines Feuerratencodes aus diesen Anforderungen ein grundsätzlicher Konflikt, da neuronale Antwortbereiche beschränkt sind. Eine Lösung, die in vielen Sinnessystemen beschrieben wurde, ist die Verschiebung von Intensität-Kennlinien, so dass der gesamte Antwortbereich des Neurons zur Verfügung steht, um schnelle Abweichungen vom Mittelwert zu kodieren. Diese Arbeit versucht anhand mathematischer Modelle zu beantworten, wie die Verschiebung von Kennlinien in einem neuronalen Netzwerk entstehen könnte. Ausgangspunkt ist eine Rezeptorpopulation mit Intensitätsbereichsaufteilung und einem begrenzten Verschiebungsbereich der Kennlinien von Einzelrezeptoren, die auf ein Output-Neuron konvergieren. Diese Organisation wurde vom auditorischen System der Grille inspiriert. Modelle, die auf einer Kombination aus einer sättigenden Nichtlinearität und Spike-Frequenz-Adaptation basieren, reproduzieren die Verschiebung der Kennlinien entlang der Intensitäts-Achse. Diese Modelle sind in der Intensitätsdiskriminierung dem Rezeptormodell und der Summe von Rezeptorantworten über große Intensitätsbereiche deutlich überlegen. Die Kennlinien dieser Modelle besitzen zudem weitere Eigenschaften, die in ihrer Kombination übereinstimmend in verschiedenen sensorischen Systemen beschrieben wurden: Insbesondere erklären sie eine zusätzliche scheinbare Verschiebung entlang der Antwortachse, unterschiedliche Steigungen der verschobenen Kennlinien, sowie Steigungsänderungen innerhalb einzelner Kennlinien. Die einfachen, abstrakt formulierten Modelle ermöglichen ein tieferes Verständnis adaptiver Mechanismen über das Modellsystem Grille hinaus. / Intensities of behaviourally relevant signals often vary over many orders of magnitude. At the same time, sensory systems need to ensure high sensitivity to minute intensity differences across the full intensity range. These demands conflict on the neuronal level due to the boundedness of neuronal response ranges. To solve this dilemma, intensity response curves in many sensory system were found to shift towards the actual mean intensity so that the full response range can be used to encode fast fluctuations around the slowly varying mean. Using mathematical models, this study approaches the question how shifts of intensity response curves might arise in small neural networks. The starting point is a population of receptors with stacked response thresholds and limited capacity of adaptive shift that converge onto one output neuron. This organization was inspired by the auditory system of the cricket. A combination of a static saturating non-linearity and spike-frequency adaptation reproduced the desired shift of response curves along the intensity axis. With respect to intensity discrimination, these models are superior to the receptor model and the sum of receptor responses over a wide range of absolute intensities. The response curves generated by these model also displayed details of response curve behaviour consistently observed in numerous experimental studies. In particular, they explain an apparent shift along the response axis, different slopes of the shifted response curves, and changes in the slope within individual response curves. The simple, abstract models allow for a deeper understanding of adaptive mechanisms beyond the auditory system of the cricket.

Korrelationskodierung im Hippokampus bildet möglicherweise die neuronale Basis für episodisches Gedächtnis. In dieser Arbeit untersuchen wir zwei Phänomene der Korrelationskodierung: Phasenpräzession und Sequenzwiederholungen. Phasenpräzession bezeichnet die Abnahme der Phase des Aktionspotentials einer Ortszelle relativ zur Theta-Oszillation. Sequenzwiederholung beschreibt die Aktivität von Ortszellen in Ruhephasen; dabei werden vorangegangene Orts- Sequenzen in umgekehrter Reihenfolge wiederholt. Wir untersuchen Phasenpräzession in einzelnen Versuchsdurchläufen. In bisherigen Studien wurden Daten zur Phasenpräzession in vielen Versuchsdurchläufen zusammengelegt. Wir zeigen, dass dies zu einer verzerrten Schätzung von grundlegenden Eigenschaften der Phasenpräzession führen kann. Weiterhin demonstrieren wir eine starke Variabilität der Phasenpräzession zwischen verschiedenen Versuchsdurchläufen. Daher ist Phasenpräzession besser geeignet zeitlich strukturierte Sequenzen zu lernen, als man aufgrund der zusammengelegten Daten vermutet hatte. Desweiteren untersuchen wir die Beziehung von Phasenpräzession in unterschiedlichen Teilen des Hippokampus. Wir zeigen, dass die extrazellulären Theta- Oszillationen in CA3 und CA1 außer Phase sind. Dennoch geschieht Phasenpräzession in beiden Regionen fast gleichzeitig, und CA3 Zellen feuern oft kurz vor CA1 Zellen. Diese zeitliche Beziehung ist im Einklang mit einer Vererbung von Phasenpräzession von CA3 nach CA1. Wir entwickeln ein mechanistisches Modell für Sequenzwiederholungen in umgekehrter Reihenfolge basierend auf Kurzzeitfazilitierung. Mit Hilfe des Tempotrons beweisen wir, dass die entstehenden zeitlichen Muster geeignet sind, um von nachgeschalteten Strukturen ausgelesen zu werden. Das Modell sagt voraus, dass im Gyrus Dentatus synchrone Zellaktivität kurz vor einer Sequenzwiederholung in CA3 zu sehen ist, und es zeigt, dass Sequenzwiederholungen zum Lernen von zeitlichen Mustern genutzt werden können. / Hippocampal correlation coding is a putative neural mechanism underlying episodic memory. Here, we look at two related phenomena: phase precession and reverse replay of sequences. Phase precession refers to the decrease of the firing phase of a place cell with respect to the local theta rhythm during the crossing of the place field. Reverse replay refers to reactivation of previously experienced place field sequences in reverse order during awake resting periods. First, we study properties of phase precession in single trials. Usually, phase precession is studied on the basis of data in which many place field traversals are pooled together. We find that single-trial and pooled-trial phase precession are different with respect to phase-position correlation, phase-time correlation, and phase range. We demonstrate that phase precession exhibits a large trial-to-trial variability and that pooling trials changes basic measures of phase precession. These findings indicate that single trials may be better suited for encoding temporally structured events than is suggested by the pooled data. Second, we examine the coordination of phase precession among subregions of the hippocampus. We find that the local theta rhythms in CA3 and CA1 are almost antiphasic. Still, phase precession in the two regions occurs with only a small phase shift, and CA3 cells tend to fire a few milliseconds before CA1 cells. These results suggest that phase precession in CA1 might be inherited from CA3. Finally, we present a model of reverse replay based on short-term facilitation. The model compresses temporal patterns from a behavioral time scale of seconds to shorter time scales relevant for synaptic plasticity. We demonstrate that the compressed patterns can be learned by the tempotron learning rule. The model provides testable predictions (synchronous activation of dentate gyrus during sharp wave-ripples) and functional interpretations of hippocampal activity (temporal pattern learning).

Das Ziel von computational neuroscience ist, neuronale Transformationen zu beschreiben und deren Mechanismen und Funktionen zu beleuchten. Diese Doktorarbeit kombiniert Experiment, Datenanalyse und Modelle um neuronale Kodierung anhand des auditorischen Systems von Feldheuschrecke und Grille zu erforschen. Der erste Teil befasst sich mit der neuronalen Repräsentation von Balzsignalen in Feldheuschrecken. In Rezeptoren ist die Kodierung dieser Signale homogen - alle Neuronen bilden den Reiz gleich ab. In nachgeschalteten Zellen wird die Kodierung spärlicher, sowohl auf Ebene der Zeit als auch der Zellpopulation. Es entsteht ein labeled line code, bei dem unterschiedliche Nervenzellen unterschiedliche Merkmale des Stimulus abbilden. Dieser Transformation liegt eine nichtlineare Kombination von mehreren Stimulusmerkmalen zu Grunde. Die erhöhte Spezifizität von Neuronen dritter Ordnung ermöglicht eine einfache Art der Musterklassifikation, bei der die Zeitpunkte bestimmter Reizelemente innerhalb des Signals ignoriert werden können. Die beschriebene Reiztransformation repräsentiert einen Mechanismus für die Erkennung zeitlich redundanter Kommunikationssignale, wie sie von vielen Insekten produziert werden. Im zweiten Teil wird gezeigt, dass die spektrale und zeitliche Abstimmung von Neuronen zweiter Ordnung bei Grillen von der Komplexität des Reizes abhängt. Während die Abstimmung für Reize mit nur einer Trägerfrequenz breit ist, führen Reize mit mehreren Trägerfrequenzen zu einer Schärfung. Hierdurch kann Information über einzelne Komponenten eines komplexen Signals in der Kodierung erhalten werden. Ein statisches Netzwerkmodell zeigt, dass diese adaptive Abstimmung mit Mechanismen erzeugt werden kann, die in Nervensystemen vieler Organismen vorkommen. Wie diese Doktorabeit zeigt, vereinen Insekten einfach aufgebaute und gut zugängliche Nervensysteme mit komplexen Reiztransformationen. Dies macht sie zu produktiven Modellorganismen für die Neurowissenschaften. / The goal of computational neuroscience is to describe the stimulus transformations performed by neural systems and to elucidate their mechanisms and functions. This thesis combines experiment, data analysis and theoretical modeling to explore neural coding in the small auditory systems of grasshoppers and crickets. The first part deals with the transformation of the neural representation of courtship signals in grasshoppers. The code in auditory receptors is relatively homogeneous. That is, all neurons represent a very similar stimulus feature. Representation in higher-order neurons leads to an increase of temporal and population sparseness. This creates a labeled-line population code where different neurons represent different and specific stimulus features. Sparseness in the system increases through a nonlinear combination of two stimulus features. This transformation enables a simple mode of pattern classification, which ignores the timing of individual features and relies only on their average values during a signal. The transformation can therefore facilitate the recognition of the long, temporally redundant communication signals produced by grasshoppers and other insects. The second part shows that spectral and temporal tuning of second-order neurons in crickets strongly depends on the complexity of the stimulus. While tuning is relatively broad for single-carrier stimuli, signals containing multiple carrier frequencies lead to a sharpening of the tuning. This sharpening preserves information about individual components of a complex stimulus. A network model revealed that such adaptive tuning can be implemented in a static network with mechanisms that are ubiquitous in many neural systems. In summary, this study shows that the nervous systems of insects combine a relatively simple structure with complex stimulus transformations. This renders them empirically accessible and suitable model systems for computational neuroscience.

The architecture of the network is undergoing a series of structural changes from the core network to the user to pave the way for 5G. New infrastructure elements are being massively deployed, thus making 5G more heterogeneous. This emerging paradigm, along with new services and handheld devices, creates a massive, highly mobile, heterogeneous environment with hard constraints in throughput, latency, resilience, and power consumption. This dissertation presents Agile MEC (AMEC), a shift in the concept of MEC to support user's mobility with the rapid relocation of services; and Network-coded Cooperation (NCC), a new system for massive content distribution in cellular networks. In summary, AMEC provides a mobility framework that reliably reduces the latency and power consumption in the system, and NCC improves network throughput, network resilience, and power consumption by offloading cellular traffic to underlay networks. / Die Architektur des Netzes durchläuft eine Reihe von strukturellen Veränderungen vom Kernnetz bis zum Benutzer, um den Weg für 5G zu ebnen. Neue Infrastruktur Elemente werden massiv eingesetzt, wodurch 5G heterogener wird. Dieses aufkommende Paradigma bildet zusammen mit neuen Diensten und Handheld-Geräten eine massive, hochmobile, heterogene Umgebung mit harten Einschränkungen in Bezug auf Durchsatz, Latenz, Belastbarkeit und Stromverbrauch. In dieser Dissertation werden Agile MEC (AMEC), eine Verschiebung des MEC-Konzepts zur Unterstützung der Mobilität der Benutzer durch die schnelle Verlagerung von Diensten, und Network-coded Cooperation (NCC), ein neues System zur massiven Verteilung von Inhalten in zellularen Netzwerken, vorgestellt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AMEC einen Mobilitätsrahmen bietet, der die Latenzzeit und den Stromverbrauch im System zuverlässig reduziert, und NCC verbessert den Netzwerkdurchsatz, die Netzwerkstabilität und den Stromverbrauch, indem es den zellularen Datenverkehr auf unterlagerte Netzwerke verlagert.

The hardware as well as software communities have recently experienced a shift towards mitigating bit flips issues in software, rather than completely mitigating only in hardware. For this software error mitigation, arithmetic error coding schemes like AN coding are increasingly applied because arithmetic operations can be directly executed without decoding and bit flip detection is provided in an end-to-end fashion. In this case, each encoded data word is computed by multiplying the original data word with a constant integer value A. To reliably detect b bit flips in each code word, the value A has to be well-chosen, so that a minimum Hamming distance of b + 1 can be guaranteed. However, the value A depends on the data word length as well as on the desired minimum Hamming distance. Up to now, a very expensive brute force approach for computation of the value for A is applied. To tackle that in a more efficient way, we present a lower bound-oriented approach for this calculation in this paper.

In the “rubber hand illusion,” the participant sees a displaced fake hand being touched congruently with her unseen real hand. This seems to invoke inference of an “illusory” common cause for visual, tactile, and proprioceptive sensations; as evident from a perceived embodiment of the fake hand and the perception of one’s unseen hand location closer toward the position of the fake hand—the so-named “proprioceptive drift.” Curiously, participants may sometimes move their hand in the direction of the fake hand (Asai, 2015). While this could easily be explained as participants actively trying to align the real and fake hands to experience a stronger illusion, they are not aware of these movements (cf. Abdulkarim and Ehrsson, 2018). So there may be better explanation for this observation than that participants were “cheating.” In their recent article, Lanillos et al. (2021) show that the unintentional execution of arm movement forces during a virtual reality based version of the rubber hand illusion—which the authors call “active drift”—can be reproduced by a computational model based on the active inference framework.

Expectations substantially influence perception, but the neural mechanisms underlying this influence are not fully understood. A prominent view is that sensory neurons encode prediction error with respect to expectations on upcoming sensory input. Although the encoding of prediction error has been previously demonstrated in the human auditory cortex (AC), previous studies often induced expectations using stimulus repetition, potentially confounding prediction error with neural habituation. These studies also measured AC as a single population, failing to consider possible predictive specializations of different AC fields. Moreover, the few studies that considered prediction error to stimuli other than pure tones yielded conflicting results. Here, we used functional magnetic resonance imaging (fMRI) to systematically investigate prediction error to subjective expectations in auditory cortical fields Te1.0, Te1.1, Te1.2, and Te3, and two types of stimuli: pure tones and frequency modulated (FM) sweeps. Our results show that prediction error is elicited with respect to the participants’ expectations independently of stimulus repetition and similarly expressed across auditory fields. Moreover, despite the radically different strategies underlying the decoding of pure tones and FM-sweeps, both stimulus modalities were encoded as prediction error in most fields of AC. Altogether, our results provide unequivocal evidence that predictive coding is the general encoding mechanism in AC.

Zu den wichtigsten Werkzeugen in der medizinischen Diagnostik gehören bildgebende Verfahren, wie die Magnetresonanztomographie. Ein weiteres diagnostisches Hilfsmittel ist die Palpation, die es erlaubt, Veränderungen oberflächennaher Organe qualitativ zu erfassen. Die Magnetresonanzelastographie (MRE) stellt eine Kombination dieser Techniken dar. Das Prinzip der MRE besteht darin Gewebedeformationen aufgrund extern induzierter Scherwellen mittels bewegungssensitiver MR-Bildgebung darzustellen und über die Art der Deformation auf die Elastizität des Gewebes zu schließen. Einen großen Anteil schwerwiegender Erkrankungen bilden Störungen des Herz-Kreislaufsystems. Das Ziel dieser Arbeit war es, eine Methode zu entwickeln, die in-vivo MRE am menschlichen Herzen ermöglicht. Die Weiterentwicklung der mechanischen Anregungseinheit ergab mit Einführung eines Audio-Lautsprechers das nötige Instrument, Vibrationen in innere Organe zu übertragen. Der entscheidende Faktor bei der Herz-MRE war die Geschwindigkeit der Aufnahme, die zur Entwicklung der ''fraktionierten MRE'' führte. Die Basis waren schnelle Herzbildgebungstechniken, wie die balancierte Steady-State- (bSSFP) und Spoiled Steady-State-Technik (SPGRE). Die Einführung eines unbalancierten Phasenpräparationsgradienten in der bSSFP-Aufnahmetechnik lieferte ein verbessertes SNR und zusammen mit der SPGRE-MRE-Aufnahmetechnik ließen sich damit MRE-Studien auch am menschlichen Herzen durchführen. Es gelang erstmals, extern induzierte mechanische Schwingungen in das Herz zu koppeln und mittels fraktionierter MRE mit hoher zeitlicher Auflösung zu detektieren. Die in 6 gesunden Probanden beobachtete Modulation der Scherwellenamplituden innerhalb des Myokards korrelierte sehr gut mit den Kontraktionszuständen des Herzens. Die entwickelten Techniken und Methoden sind ein Schritt hin zur routinemäßigen klinischen Anwendung der MRE am Herzen und deuten auf ein hohes Potential im Bereich der Diagnostik kardialer Erkrankungen hin. / Imaging techniques, including magnetic resonance imaging, belong to the most important tools in modern medical diagnostics. Another diagnostic aid is palpation, which is suitable for the qualitative characterization of pathological changes in organs near the surface. Magnetic resonance elastography (MRE) is a combination of these techniques. In principle, MRE uses motion-sensitive MR-imaging to depict tissue deformation caused by externally induced shear waves. The type of deformation supply useful information about the elasticity of the tissue. Cardiac disorders are among the most common diseases. The goal of this study was to develop a method of applying in-vivo MRE to the human heart. The development of the mechanical stimulus, ultimately resulting in the introduction of an audio speaker as the source of vibration, provided the necessary means to introduce vibrations into inner organs. A crucial factor in applying MRE to the heart is the speed of the recording, which led to the development of "fractional MRE". The currently conventional fast heart imaging techniques were used as a starting point. The use of an unbalanced phase preparation gradient in the balanced steady-state imaging technique resulted in an improved phase-to-noise ratio. Along with the spoiled steady-state MRE imaging technique, initial MRE-studies on the human heart were performed. For the first time, externally induced mechanical vibrations were successfully introduced into the heart and were detected using fractional MRE with a high temporal resolution. The modulation of the shear wave amplitudes observed in the myocard of 6 healthy subjects correlated with the phases of the cardiac cycle. The techniques and methods developed here are a step toward routine clinical application of MRE of the heart and indicate high potential in the area of early diagnosis of cardiac disease.

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