05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik
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Item Open Access Improving usability of gaze and voice based text entry systems(2023) Sengupta, Korok; Staab, Steffen (Prof. Dr.)Item Open Access Rigorous compilation for near-term quantum computers(2024) Brandhofer, Sebastian; Polian, Ilia (Prof.)Quantum computing promises an exponential speedup for computational problems in material sciences, cryptography and drug design that are infeasible to resolve by traditional classical systems. As quantum computing technology matures, larger and more complex quantum states can be prepared on a quantum computer, enabling the resolution of larger problem instances, e.g. breaking larger cryptographic keys or modelling larger molecules accurately for the exploration of novel drugs. Near-term quantum computers, however, are characterized by large error rates, a relatively low number of qubits and a low connectivity between qubits. These characteristics impose strict requirements on the structure of quantum computations that must be incorporated by compilation methods targeting near-term quantum computers in order to ensure compatibility and yield highly accurate results. Rigorous compilation methods have been explored for addressing these requirements as they exactly explore the solution space and thus yield a quantum computation that is optimal with respect to the incorporated requirements. However, previous rigorous compilation methods demonstrate limited applicability and typically focus on one aspect of the imposed requirements, i.e. reducing the duration or the number of swap gates in a quantum computation. In this work, opportunities for improving near-term quantum computations through compilation are explored first. These compilation opportunities are included in rigorous compilation methods to investigate each aspect of the imposed requirements, i.e. the number of qubits, connectivity of qubits, duration and incurred errors. The developed rigorous compilation methods are then evaluated with respect to their ability to enable quantum computations that are otherwise not accessible with near-term quantum technology. Experimental results demonstrate the ability of the developed rigorous compilation methods to extend the computational reach of near-term quantum computers by generating quantum computations with a reduced requirement on the number and connectivity of qubits as well as reducing the duration and incurred errors of performed quantum computations. Furthermore, the developed rigorous compilation methods extend their applicability to quantum circuit partitioning, qubit reuse and the translation between quantum computations generated for distinct quantum technologies. Specifically, a developed rigorous compilation method exploiting the structure of a quantum computation to reuse qubits at runtime yielded a reduction in the required number of qubits of up to 5x and result error by up to 33%. The developed quantum circuit partitioning method optimally distributes a quantum computation to distinct separate partitions, reducing the required number of qubits by 40% and the cost of partitioning by 41% on average. Furthermore, a rigorous compilation method was developed for quantum computers based on neutral atoms that combines swap gate insertions and topology changes to reduce the impact of limited qubit connectivity on the quantum computation duration by up to 58% and on the result fidelity by up to 29%. Finally, the developed quantum circuit adaptation method enables to translate between distinct quantum technologies while considering heterogeneous computational primitives with distinct characteristics to reduce the idle time of qubits by up to 87% and the result fidelity by up to 40%.Item Open Access Design for reliability in advanced technologies using machine learning(2024) Klemme, Florian; Amrouch, Hussam (Prof. Dr.-Ing.)This thesis focuses on the standard cell library, which is one of the core entities in the digital circuit design flow, to demonstrate the challenges and opportunities of advanced technology nodes. The standard cell library serves as a technology interface between the foundry and the circuit designer, enabling automatic mapping of high-level circuit descriptions to the technology of the foundry through the process of logic synthesis. In the past decade, the standard cell library has been continuously adapted to keep up with the demands of shrinking process nodes. This includes, e.g., the integration of more accurate timing models, process variation, or signal integrity for cross-talk and noise in the circuit. This thesis takes this development to the next level and presents approaches to bring machine learning and transistor self-heating into the standard cell library.Item Open Access Eine Methode zum Verteilen, Adaptieren und Deployment partnerübergreifender Anwendungen(2022) Wild, Karoline; Leymann, Frank (Prof. Dr. Dr. h. c.)Ein wesentlicher Aspekt einer effektiven Kollaboration innerhalb von Organisationen, aber vor allem organisationsübergreifend, ist die Integration und Automatisierung der Prozesse. Dazu zählt auch die Bereitstellung von Anwendungssystemen, deren Komponenten von unterschiedlichen Partnern, das heißt Abteilungen oder Unternehmen, bereitgestellt und verwaltet werden. Die dadurch entstehende verteilte, dezentral verwaltete Umgebung bedarf neuer Konzepte zur Bereitstellung. Die Autonomie der Partner und die Verteilung der Komponenten führen dabei zu neuen Herausforderungen. Zum einen müssen partnerübergreifende Kommunikationsbeziehungen realisiert und zum anderen muss das automatisierte dezentrale Deployment ermöglicht werden. Eine Vielzahl von Technologien wurde in den letzten Jahren entwickelt, die alle Schritte von der Modellierung bis zur Bereitstellung und dem Management zur Laufzeit einer Anwendung abdecken. Diese Technologien basieren jedoch auf einer zentralisierten Koordination des Deployments, wodurch die Autonomie der Partner eingeschränkt ist. Auch fehlen Konzepte zur Identifikation von Problemen, die aus der Verteilung von Anwendungskomponenten resultieren und die Funktionsfähigkeit der Anwendung einschränken. Dies betrifft speziell die partnerübergreifenden Kommunikationsbeziehungen. Um diese Herausforderungen zu lösen, stellt diese Arbeit die DivA-Methode zum Verteilen, Adaptieren und Deployment partnerübergreifender Anwendungen vor. Die Methode vereinigt die globalen und lokalen Partneraktivitäten, die zur Bereitstellung partnerübergreifender Anwendungen benötigt werden. Dabei setzt die Methode auf dem deklarativen Essential Deployment Meta Model (EDMM) auf und ermöglicht damit die Einführung deploymenttechnologieunabhängiger Modellierungskonzepte zur Verteilung von Anwendungskomponenten sowie zur Modellanalyse und -adaption. Das Split-and-Match-Verfahren wird für die Verteilung von Anwendungskomponenten basierend auf festgelegten Zielumgebungen und zur Selektion kompatibler Cloud-Dienste vorgestellt. Für die Ausführung des Deployments können EDMM-Modelle in unterschiedliche Technologien transformiert werden. Um die Bereitstellung komplett dezentral durchzuführen, werden deklarative und imperative Technologien kombiniert und basierend auf den deklarativen EDMM-Modellen Workflows generiert, die die Aktivitäten zur Bereitstellung und zum Datenaustausch mit anderen Partnern zur Realisierung partnerübergreifender Kommunikationsbeziehungen orchestrieren. Diese Workflows formen implizit eine Deployment-Choreographie. Für die Modellanalyse und -adaption wird als Kern dieser Arbeit ein zweistufiges musterbasiertes Verfahren zur Problemerkennung und Modelladaption eingeführt. Dafür werden aus den textuellen Musterbeschreibungen die Problem- und Kontextdefinition analysiert und formalisiert, um die automatisierte Identifikation von Problemen in EDMM-Modellen zu ermöglichen. Besonderer Fokus liegt dabei auf Problemen, die durch die Verteilung der Komponenten entstehen und die Realisierung von Kommunikationsbeziehungen verhindern. Das gleiche Verfahren wird auch für die Selektion geeigneter konkreter Lösungsimplementierungen zur Behebung der Probleme angewendet. Zusätzlich wird ein Ansatz zur Selektion von Kommunikationstreibern abhängig von der verwendeten Integrations-Middleware vorgestellt, wodurch die Portabilität von Anwendungskomponenten verbessert werden kann. Die in dieser Arbeit vorgestellten Konzepte werden durch das DivA-Werkzeug automatisiert. Zur Validierung wird das Werkzeug prototypisch implementiert und in bestehende Systeme zur Modellierung und Ausführung des Deployments von Anwendungssystemen integriert.Item Open Access Visual analysis of sequential data(2025) Munz-Körner, Tanja; Weiskopf, Daniel (Prof. Dr.)Sequential and temporal data is omnipresent in various areas of our lives. It is characterized by a sequence of data points in a fixed order, possibly with a temporal component. With an increasing amount of data being generated and collected, and different types of data originating from various domains, appropriate methods are needed to examine, interpret, understand, and draw conclusions from complex processes. Depending on the use case, the amount of data, and the target group, different analysis methods have to be chosen or developed. While visualization alone can already provide interesting insights into the data, interactive visual analysis helps users extract additional information by letting them focus on specific parts of the data and exploring it from different perspectives. Techniques such as brushing and linking and multiple coordinated views (multiple visualizations for the same data that are linked) help realize such an examination. In this thesis, several approaches for visually analyzing sequential data are presented. The focus lies particularly on two key application areas: eye tracking and the interpretability of machine learning (ML) methods. Additionally, the use of dimensionality reduction methods during preprocessing for visualization is an important concept of this work. In all these areas, sequential or temporal components play important roles. They can be the subject of exploration, used as input data to trigger complex processes, represent internal mechanisms within methods, or be the output of a process. Users may want to examine or compare them to understand the data better. In the area of eye tracking analysis, this thesis presents a visual analysis approach that addresses the influence of various filter settings (parameter choices) on the data being visualized and interpreted. Additionally, a method is presented that combines temporal data from different sources to enable a better comparison of this data. Preprocessing steps play a crucial role in both methods to allow meaningful visualizations of the data and subsequent examination of the data. Next, various ML approaches are considered. The interpretability of ML techniques is currently a very important and challenging topic. Especially ML models in the area of natural language processing (NLP) deal with sequential components as input data, and also, the internal operations follow sequential processing steps. This thesis demonstrates that, in the field of NLP, internal information from neural machine translation (NMT), visual question answering (VQA), and text classification tasks can be made available to users for an enhanced understanding of internal mechanisms and to improve prediction results. Toward the end of this thesis, dimensionality reduction techniques are applied as a preparation step for visualizing sequential data. First, dimensionality reduction is used in an interactive system to examine text classification in the context of ML. However, interpreting 2D visualizations of dimensionally reduced sequential data requires careful consideration due to the possibility of data loss, misleading projections, and potential misinterpretation of the visualization itself. Therefore, in this work, visualization approaches are presented that address this challenge to provide methods to prevent misinterpretation. Overall, all presented interactive visualization approaches of this thesis use sequential data as input, and the visual analysis techniques help users during data exploration, interpretation, for debugging purposes, or to improve prediction results generated with ML models.Item Open Access Generative models and domain adaptation for autonomous driving(2024) Eskandar, George; Yang, Bin (Prof. Dr.-Ing.)Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) have recently affected human society in profound ways, sparking conversations about their technological, social and ethical impacts on our daily lives. The development of intelligent agents capable of perceiving, reasoning, and interacting with the 3D spaces is crucial, especially for Autonomous Driving (AD), which promises to revolutionize mobility, reduce accidents, and conserve time and energy. However, achieving full AD is hindered by the challenge of generalizing to new conditions. This is because autonomous vehicles rely on DL models which are limited by the scope of their training data. The sheer variety of potential real-world driving situations, particularly dangerous ones, cannot be reproduced for training purposes. When encountering these unrepresented situations, the vehicles face a domain gap, where they must operate in conditions different from what they were trained on. This mismatch can undermine their safety and dependability, restricting their practical use and leading to significant financial setbacks for car manufacturers. Research efforts against domain gaps have been channeled into two main directions: (1) employing generative AI models to produce synthetic data, thus augmenting the training datasets, and (2) fine-tuning pre-trained DL models for data in new domains without the need for manual labeling. The former strategy is known as generative models, while the latter is referred to as domain adaptation. However, current approaches suffer from multiple drawbacks when applied to AD in particular. For instance, generative models struggle to achieve photorealism, controllability and label-efficiency at the same time, when applied to complex scenes. On the other hand, domain adaptation is still understudied for some sensor modalities like LiDAR and for sensor fusion models (camera and LiDAR) which are widely used in AD, limiting their potential. This dissertation is part of the KI Delta Learning project, funded by the Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), to address the critical challenge of domain gaps in AD. Towards this goal, we developed novel approaches in three key AD areas: (1) Generating photorealistic and editable urban scenes, (2) enhancing the resolution of LiDAR pointclouds and (3) adapting 2D and 3D object detectors to new domains. In the first two applications, we developed novel generative models that provide additional training data (camera and LiDAR). In the third area, we established new architectures and training strategies to build models that are more robust against domain shifts. Across all areas, the considered domain gaps encompass weather, sensor and location changes. In our first application, we devised a series of models capable of producing high-quality, photorealistic images from semantic maps, tailored to different annotation cost levels. For the lowest cost, we introduced two fully unsupervised models: Unsupervised Semantic Image Synthesis (USIS) and Synthetic-to-Real SIS. USIS operates on unpaired images and semantic maps, ideally where both share comparable spatial and semantic characteristics derived from real-world data. The Synthetic-to-Real SIS model mitigates the need for such similarity by accommodating labels generated through computer graphics, which may differ statistically from real-world imagery. We then developed a semi-supervised model, Semi-Paired SIS, which learns from a vast collection of unpaired images and labels, plus a smaller subset of paired data. Semi-Paired SIS nearly matches the performance of fully supervised approaches with significantly less paired data. Lastly, we introduced a supervised model, Urban-StyleGAN, capable of generating images and labels from noise vectors and modifying the image through vector manipulation. In the second application, we developed a novel model to upsample low-resolution LiDAR pointclouds into high-resolution, balancing cost-effectiveness and performance. In the third application, we pioneered a model to adapt a multi-sensor 2D object detector to harsh weather conditions. Finally, a large empirical study on the robustness of 3D object detectors was conducted, yielding several important novel findings in the robustness and adaptation to unseen conditions. Each developed model was rigorously tested across multiple public benchmarks, consistently achieving state-of-the-art results. In conclusion, this dissertation presents significant theoretical and practical advancements in generative models and domain adaptation for AD. The important benefits of this work encompass enhanced photorealism, improved controllability, greater label efficiency, and increased robustness against domain shifts, all of which contribute to the safety and reliability of autonomous systems. We hope our contributions can benefit the DL and AD communities and find applications in other related fields (medical, satellite image processing, radar signal processing...), fostering innovation and practical advancements across these fields.Item Open Access Exploring stochastic computing for edge computing : from architectures to applications(2025) Sengupta, Roshwin; Polian, Ilia (Prof. Dr.)Der wachsende Bedarf an energieeffizienter Signalverarbeitung und Klassifikation in Edge- und Near-Sensor-Systemen erfordert die Entwicklung kompakter, stromsparender Hardwarelösungen, die unabhängig von der Cloud betrieben werden können. Herkömmliche binäre Implementierungen digitaler Filter und neuronaler Netzwerke sind zwar genau, jedoch häufig ressourcenintensiv und daher weniger geeignet für solche energie- und flächenkritischen Umgebungen. Stochastic Computing (SC) hat sich als vielversprechende Alternative erwiesen, da es durch die Verwendung probabilistischer Bitströme und vereinfachter arithmetischer Einheiten erhebliche Einsparungen bei Fläche und Energie ermöglicht. Diese Arbeit untersucht den Einsatz von SC in verschiedenen Signalverarbeitungs- und neuronalen Netzwerkarchitekturen. Beginnend mit dem Entwurf SC-basierter digitaler Filter, einschließlich Finite- und Infinite-Impulse-Response-Varianten (FIR und IIR), wurde der Einfluss unterschiedlicher stochastischer Zahlengeneratoren (SNGs) und Adderarchitekturen analysiert. Es konnte gezeigt werden, dass SC-Filter in fehlerfreien Szenarien die Fläche um bis zu 49% und den Energieverbrauch um bis zu 64% reduzieren können, bei nur geringem Genauigkeitsverlust gegenüber binären Referenzdesigns. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wurden eine SC-basierte Fast Fourier Transform (SCFFT) sowie eine neuartige SC-basierte Continuous Wavelet Transform (SCWT) für die Analyse nichtstationärer Signale entwickelt. Diese Entwürfe erreichen Energieeinsparungen von 60-80% und bieten somit eine effiziente Alternative zu konventionellen Implementierungen in ultraniedrigleistungsfähigen Systemen. Zur Lösung von Klassifikationsaufgaben in Edge-Systemen wurde SC auch auf Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke erweitert. Durch eine Designraum-Analyse von vollständig binären, vollständig stochastischen und hybriden LSTM-Architekturen konnte gezeigt werden, dass vollständig stochastische LSTMs Einsparungen von bis zu 47% bei der Fläche und 86% beim Energieverbrauch erzielen, bei nur minimalem Genauigkeitsverlust. Zudem wurde der Einfluss von Aktivierungsfunktionen wie ReLU und tanh im SC-Kontext untersucht, wobei sich zeigte, dass ihre Auswahl einen wesentlichen Einfluss auf Effizienz und Leistung der Netzwerke hat. Da reale Edge-Anwendungen häufig mit unsicheren Energiebedingungen und störbehafteten Umgebungen konfrontiert sind, wurde in dieser Arbeit auch die Fehlertoleranz SCbasierter Architekturen umfassend analysiert. Durch gezielte Injektion von Bitfehlern in kritischen Komponenten wie SNGs, Addierwerken oder Aktivierungsfunktionen wurde der Einfluss auf Genauigkeit und Robustheit untersucht. Die Experimente zeigten, dass unterschiedliche Designentscheidungen, etwa die Wahl des SNG-Typs oder der Adderstruktur, erheblichen Einfluss auf die Fehlerresilienz haben. Das bedeutet, dass Fehlertoleranz in SC nicht automatisch gegeben ist, sondern durch sorgfältige Architekturentscheidungen explizit gestaltet werden muss. Beispielsweise übertreffen unsere SC-FIR-Filter unter moderaten Fehlerbedingungen sogar binäre Filter mit Triple Modular Redundancy (TMR). Auch bei LSTM-Netzen zeigt sich, dass Konfigurationen mit Sobol-basierten SNGs und tanh-Aktivierung unter Fehlerinjektion besonders robust sind. Eine Erhöhung der Bitstromlänge verbessert zwar die Robustheit, erhöht jedoch auch die Latenz, was die Notwendigkeit eines gezielten Designs unter Abwägung von Fläche, Energie, Genauigkeit und Fehlertoleranz unterstreicht. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde das Wavelet-Assisted Stochastic-Enabled Neural Network (WASENN) für die menschliche Aktivitätserkennung (HAR) vorgestellt. WASENN kombiniert SC-basierte convolutional Neural Netwerk (CNN)- und LSTMSchichten mit einer Wavelet-Vorverarbeitung und ermöglicht eine präzise und energieeffiziente Klassifikation auf ressourcenbegrenzten Geräten. Evaluierungen auf den Datensätzen UCI HAR und WISDM zeigten, dass die Wavelet-Vorverarbeitung sowohl die Klassifikationsgenauigkeit als auch die Hardwarekompaktheit verbessert. Gleichzeitig reduziert der Einsatz von SC den Flächenbedarf um 32% und den Energieverbrauch um 74%, bei nur minimalem Verlust an Klassifikationsgenauigkeit. Abschließend liefert diese Dissertation eine umfassende Untersuchung stochastischen Rechnens als praktikable Entwurfsstrategie für energieeffiziente, fehlertolerante und kompakte Hardwarearchitekturen für Signalverarbeitung und neuronale Netzwerke. Durch Innovationen im Filterentwurf, in der Wavelettransformation, in sequenziellen Netzmodellen sowie in der Systemintegration wird der Weg geebnet für den robusten Einsatz von intelligenter Datenverarbeitung direkt am Sensor in zukünftigen Edge-Anwendungen.Item Open Access Flexible and efficient data mapping for simulation of coupled problems(2026) Schneider, David; Uekermann, Benjamin (Jun.-Prof. Dr.)Multi-physics simulations model various physical phenomena and their interactions. Examples include climate models or the simulation of fusion reactors. Modeling more physical phenomena in the same simulation often provides new insights. This poses significant challenges for the underlying methods and the simulation software itself. Decomposing a multi-physics simulation into its parts is an effective way to tame the inherent complexity. The coupling library preCICE allows for such partitioned simulations, coupling simulation models without access to their internal numerics. While preCICE is well-suited for conventional, mesh-based surface couplings, its applicability breaks down in alternative scenarios due to restrictive data-mapping algorithms. These algorithms apply spatial mapping operators to statically defined coupling meshes and are generally not designed for large problems. As a result, they hinder the flexible and efficient simulation of relevant applications, including volumetric couplings, high-order couplings, and mesh-particle couplings. To overcome these limitations, this work focuses on four main aspects: first, developing a scalable partition-of-unity radial-basis-function interpolation customized for coupled problems; second, implementing data-parallel kernel methods on CPUs and GPUs to ensure cross-platform efficiency; third, enabling immediate access to meshes received from coupling partners for user-defined mapping operators; fourth, computing a mapping operator just-in-time on temporary coordinates for the seamless coupling of meshless solvers. Taken together, these concepts enable plug-and-play integration of diverse numerical models in multi-physics simulations. Large-scale volumetric couplings are now feasible and efficient, breaking the traditional accuracy-efficiency trade-off. Multi-physics couplings can exploit spatial high-order convergence rates of existing models for high-fidelity simulations, while preserving full black-box compatibility. The simulation of fluid-particle couplings can be modularized and leverage already-existing models for both the simulation of the mesh-based fluid and the particles. In the end, the robust implementation, the gained efficiency, and the flexibility significantly extend the applicability of preCICE and benefit its vibrant user community. Beyond preCICE, the presented concepts provide generally applicable building blocks for scalable, modular multi-physics coupling.Item Open Access Development of outcome-driven product roadmaps(2024) Trieflinger, Stefan; Münch, Jürgen (Prof. Dr.)Unternehmen sehen sich zunehmend mit einer hohen Marktdynamik, sich schnell entwickelnden Technologien und sich ständig wechselnden Nutzererwartungen konfrontiert. In einer Welt mit hoher Dynamik und Ungewissheit ist es nahezu unmöglich, langfristig vorherzusagen, welche Produkte, Features oder Services die Bedürfnisse der Kunden erfüllen werden. Daher scheitern traditionelle Produkt-Roadmapping-Ansätze in dynamischen und unsicheren Marktumfeldern. Um diesem Problem entgegenzuwirken, wurden in dieser Dissertation sechs Artefakte entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Produkt-Roadmapping-Praktiken an die Gegebenheiten von dynamischen und unsicheren Marktumfeldern zu transformieren. Diese sechse Artefakte wurden unter anderem durch zwei Fallstudien in Zusammenarbeit mit zwei software-intensiven Unternehmen validiert.Item Open Access Time-sensitive converged networks : a comprehensive architecture approach(2023) Hellmanns, David; Rothermel, Kurt (Prof. Dr. rer. nat.)