Damit mobile Roboter vielfältige komplexe Aufgaben autonom erfüllen können, benötigen sie Planung, um so entsprechend der Gegebenheiten ihrer Umgebung zu handeln. Durch die stetig zunehmenden Fähigkeiten der Roboterhardware gewinnt die Handlungsplanung und deren Integration in das Gesamtsystem zunehmend an Bedeutung. Die vorliegende Arbeit versucht, einen weiteren Schritt Richtung planbasierter Robotersteuerung zu gehen. Dabei wird zunächst die Verwendung des HTN-Planers SHOP2 in einem Robotersystem, das sich das Lernen aus Erfahrungen zum Ziel gesetzt hat, beschrieben und Wege aufgezeigt, wie die Robustheit des Systems durch die Integration mit anderen Komponenten erhöht werden kann. Mobilen Robotern stehen unterschiedliche Formen von Wissen, wie temporales oder räumliches Wissen oder Informationen über Ressourcen zur Verfügung. Diese können von SHOP2 jedoch nicht genutzt werden. Um diese Anforderung zu erfüllen, wird in dieser Arbeit der hybride hierarchische Planer CHIMP präsentiert, der die Vorteile hierarchischer Planung und der hybriden Planung als Meta-CSP, das die Integration verschiedener Wissensformen erlaubt, kombiniert. Des Weiteren können seine Pläne parallel ausführbare Aktionen enthalten, und zusätzliche Aufgaben können während der Ausführung in den bestehenden Plan integriert werden.

Machine learning plays an increasingly important role in modern systems. The ability to learn from data enhances or enables many applications. Recently, quick in-stream processing of possibly a huge or even infinite amount of data gains more attention. This thesis deals with such on-line learning systems for regression that learn with every example incrementally and are reliable even in presence of uncertainties. A new learning approach, called IRMA, is introduced which directly incorporates knowledge about the model structure into its parameter update. This way it is aggressive to incorporate a new example locally as much as possible and at the same time passive in the sense that the global output is changed as little as possible. It can be applied to any model structure that is linear in its parameters and is proven to minimize the worst case prediction error in each step. Hence, IRMA is reliable in every situation and the investigations show that in every case a bad performance is prevented by inherently averting overfitting even for complex model structures and in high dimensions. An extension of such on-line learning systems monitors the learning process, regarding conflict and ignorance, and estimates the trustworthiness of the learned hypothesis by the means of trust management. This provides insight into the learning system at every step and the designer can adjust its setup if necessary. Additionally, the trust estimation allows to assign a trustworthiness to each individual prediction the learning system makes. This way the overall system can react to uncertain predictions at a higher level and increase its safety, e.g. by reverting to a fallback. Furthermore, the uncertainties are explicitly incorporated into the learning process. The uncertainty of the hypothesis is reflected by allowing less change for more certain regions of the learned system. This way, good learned knowledge is protected and a higher robustness to disturbances is achieved. The uncertainty of each example used for learning is reflected by adapting less to uncertain examples. Thereby, the learning system gets more robust to training examples that are known to be uncertain. All approaches are formally analyzed and their characteristic properties are demonstrated in empirical investigations. In addition, a real world application to forecasting electricity loads shows the benefits of the approaches.

Analogies are considered a cognitive core mechanism, that is applied in many everday reasoning processes. Heuristic-driven theory projection (HDTP) is a logic-based framework that allows to model analogies with the aim of making analogical reasoning techniques available for artificial intelligence systems. The formal properties of HDTP are investigated, refining and extending some of the original ideas. A special form of restricted higher-order anti-unification is proposed as a means for the generalization process, allowing to account for flexibility in the mapping while staying computationally tractable. Concerning the semantics, it is argued that a sensible interpretation can be given to the syntactic processes, based on an understanding of the involved mappings as a decent type of theory morphisms. The logical nature of HDTP also allows for a notion of re-representation that is discussed from a theoretical and algorithmic point of view. Moreover, the framework of HDTP is also analyzed from the abstract perspective of institution theory, suggesting that the main ideas can be spelled out in other logical formalisms as well. To collect support for the practical utility of HDTP, it is applied to different fields in a series of studies. The domain of geometric analogy serves as an arena to demonstrate the operation of HDTP, including the treatment of ambiguous problems based on thoughts from Gestalt psychology. Another line of research explores how the idea of conceptual blending can be related to analogies and a formalization building on HDTP is presented, leading to the notion of theory blending. These ideas are applied to a classical problem of the field, the interpretation of noun-noun compounds, but they proof to be applicable in other areas as well, demonstrated by a framework for counterfactual reasoning. Furthermore, applications of analogical reasoning and theory blending in mathematics are discussed, including the formal modeling of an example from the history of mathematics and a framework to support mathematical discovery.

Die Arbeit beschäftigt sich mit Konvergenz- und Stabilitätseigenschaften von Verfahren des Reinforcement Lernens mit Funktionsapproximation. Besonderer Schwerpunkt wird dabei auf die Analyse des TD[0] Lernens gelegt, welches als unendliches Produkt von Matrizen aufgefasst wird. Damit kann man eine Klasse von Approximatoren festlegen, welche für das TD[0] Lernen geeignet ist. Im Allgemeinen ist eine solche Analyse aber schwer durchzuführen (Unentscheidbarkeit der Beschränktheit von unendlichen Matrixprodukten). Um eine breitere Klasse von Approximatoren untersuchen zu können, wird das so genannte synchrone TD[0] Lernen vollständig analysiert (inklusive Aussagen über Konvergenzgeschwindigkeit). Es wird aufgezeigt, dass die Divergenz des synchronen TD[0] Lernens die Divergenz des normalen (asynchronen) TD[0] Lernens impliziert. Es werden verschiedene Klassen von Approximatoren sowie andere Bedingungen für die Stabilität des synchronen TD[0] Lernens untersucht. Eine Anwendung der erzielten Resultate auf gitterbasierte Approximatoren schliesst die Arbeit ab.

Dielektrische Elastomersensoren sind aus Elastomermaterialien aufgebaute Sensoren mit einem kapazitiven Messprinzip. In ihrer einfachsten Form bestehen sie aus einer dehnbaren Elastomerfolie als Dielektrikum, die beidseitig mit leitfähigen und ebenfalls dehnbaren Schichten als Elektroden bedeckt ist. Damit entsteht ein mechanisch verformbarer elektrischer Kondensator, dessen Kapazität mit der Dehnung der Elastomerfolie stetig ansteigt. Neben solchen Dehnungssensoren lassen sich mit einem geeigneten geometrischen Aufbau auch dielektrische Elastomersensoren realisieren, bei denen eine elektrische Kapazität mit einem angelegten Druck bzw. einer Kraft auf die Oberfläche, mit einer Scherkraft oder mit der Annäherung eines elektrisch leitfähigen oder polarisierbaren Körpers wie z. B. der menschlichen Hand messbar ansteigt. Durch ihre vielfältige Funktion, intrinsische Verformbarkeit und flächige Ausgestaltung weisen Dielektrische Elastomersensoren erhebliches Potential in der Schaffung smarter, sensitiver Oberflächen auf. Dabei sind weitgehende und individuelle Adaptionen auf den jeweiligen Anwendungszweck durch Abstimmung geometrischer, mechanischer und elektrischer Eigenschaften möglich. Die bisherige Forschung beschränkt sich jedoch auf die Analyse und Optimierung einzelner Aspekte ohne das Potential einer übergreifenden systemischen Perspektive zu nutzen. Diese Arbeit widmet sich daher der Betrachtung der Sensorik als Gesamtsystem, sowohl horizontal - von abstrakten Modellen bis zur Fertigung und prototypischen Anwendung - als auch vertikal über die Komponenten Material, Struktur und Elektronik. Hierbei wurden in mehreren Teilgebieten eigenständige neue Erkenntnisse und Verbesserungen erzielt, die anschließend in die übergreifende Betrachtung des Gesamtsystems integriert wurden. So wurden in den theoretischen Vorarbeiten neue Konzepte zur ortsaufgelösten Erfassung mehrerer physikalischer Größen und zur elektrischen und mechanischen Modellierung entwickelt. Die abgeleiteten Materialanforderungen wurden in eine tiefgehende Charakterisierung der verwendeten Elastomer-Kompositwerkstoffe überführt, in der neuartige analytische Methoden in Form von dynamischer elektromechanischer Testung und nanoskaliger Computertomographie zur Aufklärung der inneren Wechselwirkungen zum Einsatz kamen. Im Bereich der automatisierten Prozessierung wurde ein für die komplexen mehrschichtigen Elektrodenstrukturen geeigneter neuer lasergestützer substraktiver Fertigungprozess etabliert, der zudem die Brücke zu elastischer Elektronik schlägt. In der abschließenden Anwendungsevaluierung wurden mehrere ortsaufgelöste und multimodale Gesamtsysteme aufgebaut und geeignete Messelektronik und Software entwickelt. Abschließend wurden die Systeme mit einem eigens entwickelten robotischen Testsystem charakterisiert und zudem das Potential der Auswertung mittels maschinellem Lernen aufgezeigt. / Dielectric elastomer sensors are sensors constructed from elastomer materials with a capacitive measuring principle. In their simplest form, they consist of a stretchable elastomer film as dielectric, which is covered on both sides with conductive and also stretchable layers as electrodes. This creates a mechanically deformable electrical capacitor whose capacitance increases steadily with the stretching of the elastomer film. In addition to such strain sensors, with a suitable geometric design it is also possible to realize dielectric elastomer sensors in which an electrical capacitance increases measurably with an applied pressure or force on the surface, with a shear force or with the approach of an electrically conductive or polarizable body such as the human hand. Due to their versatile function, intrinsic deformability and flat design, dielectric elastomer sensors have considerable potential in the creation of smart, sensitive surfaces. Extensive and individual adaptations to the respective application purpose are possible by matching geometric, mechanical and electrical properties. However, research to date has been limited to the analysis and optimization of individual aspects without exploiting the potential of an overarching systemic perspective. This work is therefore certainly dedicated to the consideration of sensor technology as an overall system, both horizontally - from abstract modeling to manufacturing and prototypical application - and vertically via the components material, structure and electronics. In this context, individual new findings and improvements were achieved in several sub-areas, which were subsequently integrated into the overall consideration of the entire system. Thus, in the preliminary theoretical work, new concepts were developed for the spatially resolved measurement of multiple physical quantities and for electrical and mechanical modeling. The derived material requirements were transferred into an in-depth characterization of the elastomer composite materials used, in which novel analytical methods in the form of dynamic electro-mechanical testing and nanoscale computer tomography were applied to elucidate the internal mechanisms of interaction. In the area of automated processing, a new laser-based subtractive manufacturing process suitable for the complex multilayer electrode structures was established, which also bridges the gap to stretchable electronics. In the final application evaluation, several spatially resolved and multimodal sensor systems were built and suitable measurement electronics and software were developed. Finally, the systems were characterized with a specially developed robotic test system and, in addition, the potential of evaluation by means of machine learning was demonstrated.

Am 22. Oktober 2020 fand der Fachaustausch Güterverkehr der mFUND-Begleitforschung des WIK als Online-Konferenz statt. Mehr als 30 Teilnehmerinnen und Teilnehmer diskutierten verschiedene Lösungsansätze für den Güterverkehr, die durch die Förderinitiative mFUND des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert werden. Neben den fünf vorgestellten mFUND-Projekten waren auch andere mFUND-Projekte und Fachleute aus dem Bereich Gütertransport vertreten.

Im Mittelpunkt der vorliegenden Dissertation steht die Entwicklung eines Rahmenkonzept für ein intelligentes Wohnimmobilien-Portfoliomanagementsystem, welches einen Übergang von einem herkömmlichen Management-Informationsystem zu einer ganzheitlichen Modellierung der Entscheidungsfindungsprozesse in einem Wohnungsunternehmen gewährleistet und die Entscheidungsträger auf mehreren Ebenen somit weitgehend ergänzt. Der Entwicklungsbedarf orientiert sich dabei an den benötigten Grad der Entscheidungsunterstützung, welcher sich aus der hohen Granularität eines Wohnungsportfolios, der Vielfältigkeit von wirkenden Einflussfaktoren sowie einer grundsätzlich hohen Entwicklungsdynamik auf dem Mietmarkt ergibt. Um die steigenden Anforderungen an die Informationsverfügbarkeit zu erfüllen, werden im Rahmen der Systementwicklung ausgewählte Ansätze aus dem Bereich Künstliche Intelligenz untersucht und implementiert. Dabei werden die theoretischen Methoden und Modelle des Immobilienmanagements schrittweise mit den Instrumenten der Wirtschaftsinformatik verknüpft. Die Erarbeitung der Systemkonzeption erfolgt in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten. Zunächst wird eine umfassende Analyse der wohnungswirtschaftlichen Portfoliomanagementaufgaben vorgenommen. Diesbezüglich werden die Spezifik der Assetklasse Wohnimmobilien, die zur Verfügung stehenden Diversifikationspotenziale sowie das grundsätzliche Handlungs- und Entscheidungsspektrum, welche der wohnungsunternehmerischen Wertschöpfung zugrundeliegen, diskutiert. Im Ergebnis wird ein spezifischer Erklärungsansatz, welcher das wohnungswirtschaftliche Portfoliomanagement als eine eigenständige Disziplin charakterisiert, formuliert. In dem zweiten Teil der Arbeit erfolgt die Ableitung konkreter Anforderungen an ein effizientes Portfoliomanagementsystem. In diesem Zusammenhang werden einerseits die vorhandenen Systeme aus der methodischen und der technologischen Perspektive ausgewerten. Andererseits werden die Weiterentwicklungspotenziale identifiziert und auf deren Umsetzbarkeit geprüft. Es werden dabei sukzessive die Vorgaben für das iWIPMS abgeleitet und in Bezug auf die Systemfunktionen und die Systemarchitektur konkretisiert. Die Effizienz der Systemfunktionen hängt unmittelbar von der Ausgestaltung der methodischen Basis, auf welcher dieses beruht, ab. Im vorliegendan Fall zählen dazu die im Unternehmen etablierte Managementmethodik sowie die in diesem Zusammenhang angewendeten Entscheidungsmodelle und Analyseinstrumente. So wird in dem dritten Teil ein integrativer Portfoliomanagementansatz erarbeitet, welcher eine umfassende Modifikation des Shareholder-Value-Ansatzes darstellt. Dies soll in erster Linie zur ganzheitlichen Operationalisierung der wohnungswirtschaftlichen Wertschöpfung in dem System sowie zu der Verknüpfung der Asset- und Ressourcenallokation im Rahmen der Portfolioanalyse, -planung, -steuerung und -kontrolle dienen. Ein einheitliches, für die wohnungswirtschaftliche Anwendung konstruiertes Kennzahlensystems, welches sowohl die unmittelbar immobilienbezogenen Parameter als auch die interdisziplinär relevanten Kenngrößen integriert, soll dabei eine logische Grundlage für die Umsetzung der agentenbasierten Modellierung innerhalb des Systems darstellen. Mit der Entwicklung eines agentenbasierten Modells beschäftigt sich der vierte Arbeitsteil. Hierbei liegt der Diskussionsschwerpunkt auf der Implementierung eines Selbststeuerungsmechanismus für ein Wohnimmobilienportfolio, welches sich an die ausgewählten Merkmale der Organisation eines Wohnungsunternehmens orientiert. In diesem Zusammenhang wird eine verteilte Agentenarchitektur entworfen, in der sowohl die symbolischen als auch die neuronalen KI-Ansätze implementiert werden können. Abschließend werden ausgewählte Aspekte der praktischen Umsetzung des Systems erörtert.:Inhaltsverzeichnis Vorwort I Abbildungsverzeichnis VIII Tabellenverzeichnis XI Abkürzungsverzeichnis XII 1. Abschnitt: Portfoliomanagement in einem wohnungswirtschaftlichen Kontext 1 A. Immobilienwirtschaftliche Erklärungsansätze 2 B. Berücksichtigung der wohnungswirtschaftlichen Besonderheiten 5 I. Assetklasse Wohnimmobilie 5 a) Substanzielle Eigenschaften 5 b) Eigenschaften als Kapitalanlage 6 II. Wohnimmobilienportfolio 7 a) Diversifikationspotenziale 8 b) Wechselwirkungen 9 III. Wohnungsunternehmen 11 a) Schwerpunkte der Geschäftstätigkeit 11 b) Wertschöpfungsprozess 12 C. Definitorische Konkretisierung 14 I. Aufgaben des Portfoliomanagements in einem Wohnungsunternehmen 15 a) Intradisziplinäre Funktionsbereiche 15 1. Portfolioanalyse 15 2. Portfolioplanung 17 3. Portfoliosteuerung 18 4. Ergebniskontrolle 19 b) Interdisziplinäre Schnittstellen 20 1. Unternehmensplanung 20 2. Rechnungswesen 21 3. Risikomanagement 22 4. Organisationsmanagement 23 5. Finanzmanagement 23 6. Service-Management 24 II. Portfolioperformance als Ergebnis der Managemententscheidungen 25 a) Entscheidungsprozess 25 b) Entscheidungsstrukturen 27 1. Immobilienbezogene Entscheidungen 28 2. Komplementäre Entscheidungen 29 2. Abschnitt: Entwicklungsvorgaben für ein intelligentes Wohnimmobilien-Portfoliomanagementsystem (iWIPMS) 31 A. Entwicklungspotenziale der Management-Informationssysteme 31 I. Methodische Weiterentwicklung 32 a) Portfoliomanagementansatz 32 1. Qualitativer Ansatz 32 2. Quantitativer Ansatz 34 b) Entscheidungsmodell 37 c) Analyseinstrumente 39 II. Technologische Weiterentwicklung 41 a) Systemübergreifende Datenintegration 41 b) Automatisierung der Entscheidungsfindung 43 B. Transformation zu einem wissensbasierten System 45 I. Funktionsweise eines WBS im Portfoliomanagement 46 II. Künstliche Intelligenz als Systembestandteil 48 a) Systemtheoretische Perspektive 48 1. Kriterien eines intelligenten Systems 50 2. Klassifizierung der KI-Formen 51 i) Symbolbasierte KI 52 ii) Konnektionistische KI 54 iii) Neuro-symbolische KI 59 b) Anwendungsbezogene Perspektive 63 1. Intelligente Agenten 63 2. Agentenbasierte Modellierung 64 C. Formalisierung der Systementwicklungsvorgaben 65 I. Systemaufgaben 66 II. Systemarchitektur 68 3. Abschnitt: Methodisches Rahmenkonstrukt eines iWIPMS 70 A. Leitansatz der wertorientierten Unternehmenssteuerung 70 I. Grundkonzept Shareholder-Value 70 II. Wohnungswirtschaftliche Anpassung 72 B. Modifikation zum integrativen Portfoliomanagement 75 I. Zielsystem 76 a) Interpretation des Spitzenzielwertes 77 b) Zielkonformität im Entscheidungsprozess 81 II. Rechenmodell 85 a) Berechnungsverfahren 85 b) Diskontierungszinssatz 88 c) Cashflow 92 1. Zuordnungsprinzip 92 2. Strukturelle Zusammensetzung 94 (1) Aperiodischer Cashflow 95 (2) Periodischer Cashflow 97 III. Kennzahlensystem 100 a) Steuerungsrelevante Basiskennzahlen 102 1. Immobilienbezogene Steuerungsparameter 103 i) Operativer Betrieb 103 ii) Investitionstätigkeit 109 iii) Desinvestitionstätigkeit 112 2. Ressourcenbezogene Steuerungsparameter 114 i) Finanzierung 114 ii) Organisation 116 iii) Steuerlast 120 b) Prognoselogik 122 c) Prognoserelevante Einflussfaktoren 123 1. Immobiliensubstanz 123 i) Standortqualität 124 ii) Gebäudequalität 124 2. Marktlage 126 i) Angebotsumfang 126 ii) Nachfrageumfang 127 3. Unternehmenspotenziale 129 i) Wettbewerbsposition des Portfolios 130 ii) Unternehmensbonität 131 C. Wertsteuerung im Portfoliomodell 132 I. Standardisierung der Angebotspalette 132 II. Standardisierung der immobilienbezogenen Handlungsstrategien 135 a) Investitionsstrategie 135 b) Instandhaltungsstrategie 136 c) Vermietungsstrategie 138 III. Objektselektion 139 4. Abschnitt: Umsetzung der agentenbasierten Architektur im Inferenzmechanismus des iWIPMS 142 A. Zentrale Modellierungsprämissen 142 I. Umgebungsmodell 143 a) Modellelemente 144 b) Parametrisierung 148 1. Umgebungseigenschaften 148 2. Umgebungszustände 149 c) Modelldynamik 152 II. Agentenstruktur 155 a) Hierarchie 156 b) Koordination 158 c) Portfoliomanagementzyklus 161 1. Bottom-Up-Phase 163 2. Top-Down-Phase 164 3. Abstimmungsphase 164 B. Funktionsprinzip der einzelnen Agenten 165 I. Logikbasierte Komponente 166 II. Neuronale Komponente 169 5. Abschnitt: Implementierung des Systems 174 A. Organisatorische Herausforderungen 174 B. Technologische Herausforderungen 175 I. Lernprozess 176 a) Training der neuronalen Netze 176 b) Lernen im BDI-Kontext 177 II. Datengrundlage 178 Schlussbemerkung VIII Thesen X Quellenverzeichnis XIV Index XLVI Eidesstattliche Erklärung L

With the continuous development of artificial intelligence, there is an effort to let the expressed mind of robots resemble more and more human-like minds. However, just as the human-like appearance of robots can lead to feelings of aversion to such robots, recent research has shown that the apparent mind expressed by machines can also be responsible for their negative evaluations. This work strives to explore facets of aversion evoked by machines with human-like mind (uncanny valley of mind) within three empirical projects from a psychological point of view in different contexts, including the resulting consequences. In Manuscript #1, the perspective of previous work in the research area is reversed and thus shows that humans feel eeriness in response to robots that can read human minds, a capability unknown from human-human interaction. In Manuscript #2, it is explored whether empathy for a robot being harmed by a human is a way to alleviate the uncanny valley of mind. A result of this work worth highlighting is that aversion in this study did not arise from the manipulation of the robot’s mental capabilities but from its attributed incompetence and failure. The results of Manuscript #3 highlight that status threat is revealed if humans perform worse than machines in a work-relevant task requiring human-like mental capabilities, while higher status threat is linked with a higher willingness to interact, due to the machine’s perceived usefulness. In sum, if explanatory variables and concrete scenarios are considered, people will react fairly positively to machines with human-like mental capabilities. As long as the machine’s usefulness is palpable to people, but machines are not fully autonomous, people seem willing to interact with them, accepting aversion in favor of the expected benefits. / Mit der stetigen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz besteht das Bestreben, das ausgedrückte Bewusstsein von Robotern dem menschlichen Bewusstsein immer mehr nachzubilden. Die Forschung hat dargelegt, dass das augenscheinlich von Maschinen ausgedrückte Bewusstsein für negative Bewertungen verantwortlich sein kann (Uncanny Valley of Mind). Dieser Befund soll aus psychologischer Perspektive in verschiedenen Kontexten inklusive der daraus resultierenden Konsequenzen genauer betrachtet werden. Mit Manuskript #1 wird die Perspektive bisheriger Arbeiten in dem Forschungsgebiet umgekehrt und gezeigt, dass Menschen Unheimlichkeit gegenüber Robotern empfinden, die scheinbar menschliche Gedanken lesen können, was aus der Mensch-Mensch-Interaktion unbekannt ist. In Manuskript #2 wird der Frage nachgegangen, ob Empathie für einen von einem Menschen verletzt werdenden Roboter eine Möglichkeit ist, das Uncanny Valley of Mind abzuschwächen. Ein hervorzuhebendes Resultat dieser Arbeit ist, dass Aversion in dieser Studie nicht durch die Manipulation der Bewusstseinszustände des Roboters aufgekommen ist, sondern durch dessen attribuierte Inkompetenz und sein Versagen. Die Ergebnisse von Manuskript #3 zeigen, dass Statusbedrohung auftritt, wenn Menschen bei einer arbeitsrelevanten Aufgabe, die menschenähnliche mentale Fähigkeiten erfordert, schlechter abschneiden als Maschinen. Es wird auf die wahrgenommene Nützlichkeit der Maschine Bezug genommen um zu erklären, dass höhere Statusbedrohung mit höherer Bereitschaft zur Interaktion assoziiert ist. Zusammenfassend reagieren Menschen recht positiv auf Maschinen mit menschenähnlichen mentalen Fähigkeiten, sobald erklärende Variablen und konkrete Szenarien mitberücksichtigt werden. Solange die Nützlichkeit der Maschinen deutlich gemacht wird, diese aber nicht vollkommen autonom sind, scheinen Menschen gewillt zu sein, mit diesen zu interagieren und dabei Gefühle von Aversion zugunsten der antizipierten Vorteile in Kauf zu nehmen.

Der rasante Wandel hin zur Elektromobilität verlangt nach immer kürzeren und effizienteren Entwicklungszyklen. Vielfach steht dabei der elektrische Energiespeicher mit seinen für das Antriebsverhalten relevanten Eigenschaften, wie dem Energieinhalt oder der Leistungsverfügbarkeit, im Fokus. Für die Automobilhersteller sind daher Batteriesimulationen - basierend auf Modellen des elektrischen Batterieverhaltens - ein wesentliches Werkzeug, um schnell und kostengünstig neue Antriebe zu entwickeln. Das dynamische Übertragungsverhalten von Lithium-Ionen Zellen wird im industriellen Kontext typischerweise über phänomenologische Modelle nachgebildet, die vorrangig auf Zellmessungen basieren. Die inhärenten Fehler der Zellmodelle werden bei einer Simulation des gesamten Batteriesystems noch durch unmodellierte Effekte wie die Kontaktierung der Zellen oder inhomogene Temperaturverteilungen ergänzt. Überraschenderweise werden gleichwohl die heute umfangreich erzeugten Batteriedaten kaum genutzt, um die Qualität dieser Simulationen zu erhöhen. Vor allem die herausfordernde Verarbeitung großer und heterogener Datenmengen aus dem regulären Betrieb einer Antriebsbatterie verhindert nach wie vor eine konsequente Nutzung. Daher lautet das Ziel dieser Arbeit, mit neuartigen datenbasierten Ansätzen die Simulationen von Antriebsbatterien noch realitätsnäher zu gestalten. Dies lässt sich dadurch erreichen, dass bestehende phänomenologische Modelle mit datenbasierten Modellen kombiniert werden. Es entstehen hybride Modelle, die die Vorteile aus beiden Welten der Modellierung, wie eine hohe Genauigkeit, Stabilität und Extrapolationsfähigkeit, vereinen. Im ersten Schritt wird daher das phänomenologische Modell in Bezug auf vorhandene Fahrzeugmessungen der Batterie bewertet und im Anschluss verschiedene Hybridstrukturen miteinander verglichen. Die Parallel-Hybridstruktur kompensiert dabei den bestehenden Simulationsfehler am erfolgreichsten. Um gleichzeitig auch eine hohe Robustheit des hybriden Modells zu gewährleisten, erfolgt eine situative Begrenzung des datenbasierten Modells. Hierfür wird die Extrapolation des Modells über eine One-Class Support Vector Machine erkannt. Insbesondere in den Randbereichen der Validierungsdaten lässt sich dadurch der Fehler des hybriden Batteriemodells um weitere 15% reduzieren. Ein Fokus während der Ermittlung des hybriden Batteriemodells liegt auf der Erzeugung einer raumfüllenden Untermenge der verfügbaren Daten. Es wird aufgezeigt, dass sich hierdurch der Trainingsaufwand und die Genauigkeit des datenbasierten Modells weiter optimieren lassen. Zuletzt wird in dieser Arbeit auch ein Vergleich zwischen zwei dynamischen neuronalen Netzen als datenbasiertes Modell durchgeführt. Beide Varianten reduzieren den bestehenden Modellfehler deutlich - um bis zu 46 %. Hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Modellausgabe überzeugt jedoch vor allem das Gated-Recurrent-Unit. Die Qualität der Batteriesimulation wird anhand von zwei Anwendungsszenarien am Antriebsprüfstandbewertet. Dabei geht es zum einen um die Dauerlauferprobung und zum anderen um die Reichweitenbestimmung von elektrischen Antrieben. Der direkte Vergleich mit einer realen Antriebsbatterie erbringt den Nachweis, dass in beiden Anwendungsszenarien die Batteriespannung und selbst das Verhalten der elektrischen Antriebsachse wesentlich realistischer nachgestellt werden als mit dem bestehenden phänomenologischen Batteriemodell.

In diesem Artikel rekonstruieren wir vor dem Hintergrund von empirischen Studien, wie die Genese von Pflegetechnologien innovations- und techniksoziologisch funktioniert. Wir zeigen drei Momente in der Technikentwicklung, in denen Pflege und Technologien füreinander ver-fügbar gemacht werden – in der innovationspolitischen Förderung, in der Logik der Technik-entwicklung und mit Blick auf Pflege als soziales Feld. Unsere Analyse zeigt wie mit Pflege-technologien, besonders den Pflegerobotern, von Beginn an mit Lösungsversprechen eines ‚technological fix’ verknüpft sind und wie dies in die Entwicklung von neuen Technologien und in die Pflege hineinwirkt. Wir enden mit einem Gegenvorschlag zur Partizipation und Professi-onalisierung der Pflege, um zu verhindern, dass Technologien, die derzeit unter dem Begriff „Künstliche Intelligenz” diskutiert werden, trotz ihrer diskursiven Verwandtschaft nicht zwangsläufig dasselbe Schicksal erleiden müssen.:Impressum 2 Abstract 3 1 Einleitung 5 2 Wie kommt die K.I. in die Pflege? 7 2.1 Wie werden Pflegetechnologien innovationspolitisch ermöglicht? 7 2.2 Wie wird Pflege verfügbar für Technikentwicklung? 9 2.3 Was bedeutet die Verfügbarmachung für die Pflege? 11 3 Versuch eines Gegenentwurfs 13 3.1 Professionalisierung der Pflege 13 3.2 Partizipative Ansätze und Abschied vom ‚technological fix‘ 15 4 Fazit 17 Literatur 19