Am Institut für Print- und Medientechnik an der TU Chemnitz wird ein System entwickelt, welches gescannte Dokumente archivieren soll. Im Gegensatz zu bereits existierenden OCR-Systemen, sollen diese Dokumente hier jedoch nicht mittels einer Schrifterkennung verarbeitet werden. Vielmehr sind Textbereiche in den gescannten Vorlagen zu vektorisieren. Bereiche mit Grafiken und Illustrationen werden bei diesem Verfahren als ein Bildvektor gespeichert. Diese Vorgehensweise soll es ermöglichen, auch Dokumente mit Schriftsymbolen effizient zu archivieren, die keinen "herkömmlichen" Schriftsätzen zugehörig sind. Diese Studienarbeit stellt Merkmalsextraktionsverfahren vor, die aus einem gegebenen Teil (Segment) eines Dokumentenscans Merkmale extrahieren, die es ermöglichen sollen, diesen mittels eines Klassifikationsverfahrens einer Klasse Textblock oder einer Klasse Grafikblock zuzuordnen. Zusätzlich werden zwei Klassifikationsverfahren, ein Entscheidungsbaum und eine Fuzzy-Logik, auf die Nutzbarkeit für einen solchen Mustererkennungsprozess überprüft. Als Textblöcke erkannte Bereiche werden im zu entwickelnden Gesamtverfahren dann in nachfolgenden Verarbeitungsschritten einer Vektorisierung zugeführt.

Combine harvesters are used to gather plants from the field and separate them into the components of value, the grain and the straw. The optimal utilization of existing combine potential is an inevitable task to maximize harvest efficiency and hence to maximize profit. The only way to optimize the threshing and separation processes during harvest is to adjust the combine settings to existing conditions. Operating permanently at optimal harvest efficiency can only be achieved by an automatic control system. However, for reasons of transparency and due to lack of sensors, the approach in this thesis is a combined development of an interactive and an automatic control system for combine process optimization. The optimization of combine processes is a multi-dimensional and multi-objective optimization problem. The objectives of optimization are the harvest quality parameters. The decision variables, the parameters that can be modified, are the combine settings. Analytical optimization methods require the existence of a model that provides function values in dependence of defined input parameters. A comprehensive quantitative model for the input-output-behavior of the combine does not exist. Alternative optimization methods that handle multi-dimensional and multi-objective optimization problems can be found in the domain of Artificial Intelligence. In this work, knowledge acquisition was performed in order to obtain expert knowledge on combine process optimization. The result is a knowledge base with six adjustment matrices for different crop and combine types. The adjustment matrices contain problem oriented setting adjustment recommendations in order to solve single issues with quality parameters. A control algorithm has been developed that is also capable of solving multiple issues at the same time, utilizing the acquired expert knowledge. The basic principle to solve the given multi-objective optimization problem is a transformation into one-dimensional single-objective optimization problems which are solved iteratively. Several methods have been developed that are applied sequentially. In simulation, the average improvement from initial settings to optimized settings, achieved by the control algorithm, is between 34.5 % and 67.6 %. This demonstrates the good performance of the control algorithm.

Die vorliegende Arbeit untersucht das sogenannte logische Allwissenheitsproblem' (Logical Omniscience Problem) der epistemischen Logik und schlägt einen neuen Ansatz zur Lösung des Problems vor. Die epistemische Logik, die ursprünglich als eine Teildisziplin der philosophischen Logik entwickelt wurde, findet heute Anwendung in so unterschiedlichen Gebieten wie Philosophie, Sprachwissenschaft, Wirtschaftswissenschaft und Informatik. In der Informatik und der Künstlichen Intelligenz ist die epistemische Logik einer der Hauptformalismen zur Wissensrepräsentation und zur Spezifikation von Multiagentensystemen geworden. Allerdings ist es eine sehr umstrittene Frage, ob die epistemische Logik für diese Anwendungen geeignet ist. Kritiker behaupten, daß die epistemische Logik die Begriffe des Wissens und des Glaubens nicht adäquat erfassen kann und folglich für die Repräsentation von Wissen ungeeignet ist. Ihre Behauptung gründet sich auf der Tatsache, daß die meisten Systeme der epistemischen Logik sehr starke Idealisierungen hinsichtlich der logischen Fähigkeiten der epistemischen Subjekte (englisch: agents) machen. Es wird z. B. angenommen, daß die epistemischen Subjekte alle logischen Wahrheiten kennen, oder daß sie alle logischen Konsequenzen einer Aussage kennen, wenn sie diese Aussage glauben. Dieses Problem is als das logische Allwissenheitsproblem' (Logical Omniscience Problem) bekannt. Es gibt in der Literatur eine Reihe von Ansätzen, dieses Problem zu lösen. Fast alle vorgeschlagenen Lösungen verfolgen die Strategie, schwächere modale Systeme zu betrachten. Ich werde zeigen, daß diese Lösungen unbefriedigend sind: in dieser Weise kann logische Allwissenheit vermieden werden, aber viele Intuitionen über die Begriffe Glauben und Wissen gehen verloren. Also können auch die schwächeren epistemischen Systeme die genannten Begriffe nicht adäquat erfassen. Ein anderer Lösungsansatz wird vorgeschlagen. Ich werde argumentieren, daß sich die Hauptprobleme der epistemischen Logik in einem statischen Rahmen nicht lösen lassen. Um diese Probleme zu lösen, müssen wir auch die Denkaktivitäten der epistemischen Subjekte in Betracht ziehen. Zur Modellierung von Wissen (und Glauben) brauchen wir eine dynamische epistemische Logik. Ich werde zeigen, daß Axiome der epistemischen Logik die folgende Form haben muß: wenn alle Prämissen einer gültigen Schlußregel gewußt (geglaubt) werden und wenn das Subjekt die notwendige Folgerung vollzieht, dann weißt (glaubt) es auch die Konklusion. Um diese Idee zu formalisieren, schlage ich vor, die epistemische Logik zu d.h., eine dynamische Komponente in die Sprache einzuführen. An einem Beispiel wird erläutert, wie die Dynamisierung' der epistemischen Logik realisiert werden kann.

In this thesis a Simulator of the Immune System (IS) is developed. The implemented models of the IS refines and extends models of existing Artificial IS. / In der Arbeit wird der Prototyp eines Immunsystem-Simulators erstellt, der die vorhandenen Modelle Künstlicher Immunsystem verfeinert und die Untersuchung der Einflüsse verschiedener Parameter erlaubt.

Heutige Systeme für die Fertigungssteuerung müssen viele unterschiedliche Problemstellungen lösen. Vor allem die Komplexität der Anforderungen sowie die unterschiedlichen Interessen am Ablaufplan, wie hohe Termintreue, kurze Durchlaufzeiten und geringe Produktionskosten, gilt es zu beachten. Erschwert wird dies durch kurze Planungsfristen und hohe Flexibilitätsanforderungen. Komplexe Problemstellungen werden in der künstlichen Intelligenz unter anderem durch den Einsatz von Multiagentensystemen gelöst. Ein solches System zeichnet sich durch eine hohe Flexibilität sowie schnelle Reaktion auch auf unbekannte und nicht spezifizierte Ereignisse aus. Im Rahmen dieser Arbeit werden beide Forschungsgebiete miteinander verknüpft und so der Ansatz des agentenbasierten Fertigungsmanagements verfolgt. Der Schwerpunkt wird dabei auf die Ablaufplanung mit Anwendung auf produzierende Unternehmen gelegt. Vorgestellt wird ein Konzept, das auf Basis der Multiagenten-Technologie neue Aufträge möglichst schnell einplant und das eine Reparatur zur Herstellung der Konsistenz des Planes binnen Sekunden durchführt. Weiterhin findet die Vorstellung einer Planoptimierung statt, welche die vom Bediener spezifizierten Optimalitätsbedingungen umsetzt. Alle diese Verfahren laufen dezentral durch die Agenten ab und werden nur grob durch einen speziellen Agenten gesteuert. Grundlage des Systems ist ein Bewertungssystem, das den Plan anhand verschiedener Kriterien beurteilt. Zur Überprüfung der Funktion des erarbeiteten Konzeptes wurde ein Prototyp implementiert und anschließend analysiert. Trotz der Anwendung auf die Fertigungssteuerung sind alle Ansätze allgemein gehalten und können somit auch auf andere Bereiche, in denen eine Planung erforderlich ist, angewendet werden.

Der vorliegende Band der Informatikberichte ist dem wissenschaftlichen Lebenswerk von Prof. Werner Dilger gewidmet. Seit Oktober 1993 hat er an der Fakultät für Informatik der TU Chemnitz hervorragende Arbeit in Forschung und Lehre geleistet. Dank der Mitarbeit zahlreicher Autoren beleuchtet der vorliegende Band eine große Vielfalt unterschiedlicher Aspekte der Künstlichen Intelligenz.

Aus der Einführung: "Stehen wir am Rande einer bio-nanotechnologischen getriebenen Revolution, die unsere Art zu leben, zu arbeiten und miteinander umzugehen grundlegend verändern wird? Welchem gesellschaftspolitischen, wirtschaftlichen und technologischen Wandel haben wir uns zu stellen? Langfristige Entwicklungszyklen (Kondratieff, Schumpeter) führen zur nachhaltigen Weiterentwicklung der Zivilisation. Mittelfristige Entwicklungen wie die Trends Globalisierung, Urbanisierung, Digitalisierung (Miniaturisierung) und Humanisierung (Individualisierung), die immer stärker unser Umfeld und Handeln beeinflussen führen zu ganzheitlichen, weltumspannenden Grundtendenzen der gesellschaftlichen Weiterentwicklung. Die technologischen "Enabler" Computing, Biotechnology, Artifical Intelligence, Robotik, Nanotechnology, Additive Manufacturing und Design Thinking wirken beschleunigend auf die gesellschaftlichen Entwicklungen ein. Die technologischen Möglichkeiten beschleunigen sowohl gesellschaftspolitische Zyklen und zivilisatorische Anpassungen. Durch rasanten technologischen, wissenschaftlichen Fortschritt, zunehmende Globalisierungswirkungen, beschleunigte Urbanisierung und aber auch politischer Interferenzen sind die Veränderungsparameter eines dynamischen Geschäftsumfelds immer schnellere Transformationen ausgesetzt. Alle diese Richtungen zeigen das unsere gesellschaftliche Entwicklung inzwischen stark durch die Technik getrieben ist. Ob dies auch heißt, dass wir den Punkt der Singularität (Kurzweil) absehbar erreichen ist dennoch noch offen. ..."

Im Unterschied zu traditionellen Methodologien in der Künstlichen Intelligenz wird das Sehen im Rahmen des neuen Paradigmas 'Aktives Sehen' im Verhaltenskontext des Systems untersucht. Aktive Sehsysteme (ASS) weisen Merkmale auf, die der Biologie entstammen (Binokularität, Foveae, Blickkontrolle mit hoher Geschwindigkeit). Dieser Bericht analysiert Berechnungsstrategien der visuomotorischen Kontrolle, die von biologischen Sehsystemen verwendet werden, um sie für künstliche ASS nutzbar zu machen. Neurale Karten, Populationskodierung und Informationsverarbeitung in geschichteten Strukturen werden als universelle Prinzipien analoger neuraler Berechnungen gekennzeichnet, die auch der Blickkontrolle zugrunde liegen. Auf der Basis dieser Prinzipien schlagen wir ein Modell vor, das kartierte neurale Felder verwendet, um die raum-zeitliche Dynamik in der Motorkarte des Colliculus superior der Säugetiere darzustellen, eines sensomotorischen Transformationszentrums im Mittelhirn, das entscheidend an der Blickkontrolle beteiligt ist.

The fields of biologically inspired artificial intelligence, neuroscience, and psychology have had exciting influences on each other over the past decades. Especially recently, with the increased popularity and success of artificial neural networks (ANNs), ANNs have enjoyed frequent use as models for brain function. However, there are still many disparities between the implementation, algorithms, and learning environment used for deep learning and those employed by the brain, which is reflected in their differing abilities. I first briefly introduce ANNs and survey the differences and similarities between them and the brain. I then make a case for designing the learning environment of ANNs to be more similar to that in which brains learn, namely by allowing them to actively interact with the world and decreasing the amount of external supervision. To implement this sensorimotor learning in an artificial agent, I use deep reinforcement learning, which I will also briefly introduce and compare to learning in the brain. In the research presented in this dissertation, I focus on testing the hypothesis that the learning environment matters and that learning in an embodied way leads to acquiring different representations of the world. We first tested this on human subjects, comparing spatial knowledge acquisition in virtual reality to learning from an interactive map. The corresponding two publications are complemented by a methods paper describing eye tracking in virtual reality as a helpful tool in this type of research. After demonstrating that subjects do indeed learn different spatial knowledge in the two conditions, we test whether this transfers to artificial agents. Two further publications show that an ANN learning through interaction learns significantly different representations of the sensory input than ANNs that learn without interaction. We also demonstrate that through end-to-end sensorimotor learning, an ANN can learn visually-guided motor control and navigation behavior in a complex 3D maze environment without any external supervision using curiosity as an intrinsic reward signal. The learned representations are sparse, encode meaningful, action-oriented information about the environment, and can perform few-shot object recognition despite not knowing any labeled data beforehand. Overall, I make a case for increasing the realism of the computational tasks ANNs need to solve (largely self-supervised, sensorimotor learning) to improve some of their shortcomings and make them better models of the brain.

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.