PD Stefan Bosse - Überblick Forschungs- und Lehrprofil

Überblick Forschungs- und Lehrprofil

PD Stefan Bosse

Universität Bremen - FB Mathematik und Informatik

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Die Säulen

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Themengebiete

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Lehre

Studiengänge

Informatik (Bachelor, Master)

Systems Engineering

Elektro- und Informationstechnik

Produktionstechnik

Prozessorientierte Materialwissenschaften

Soziologie

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Lehr Curriculum

Maschinelles Lernen und Datenanalyse: Ein Tandemkurs für Produktionstechniker, Materialwissenschaftler, Ingenieure und Soziologen

Materialintegrierte Sensorische Systeme (Verteilte Sensornetzwerke) und transregionale Ringvorlesung Sensorische Materialien

Grundlagen der {Informatik | Der funktionalen Programmierung | ..}

Multiagentensysteme: Verteiltes Rechnen und Simulation

Verteilte und parallele Programmierung (Virtuelle Maschinen und Eingebettete Rechner/FPGAs), Entwurf eingebetteter Systeme

Mobiles Crowdsensing mit Smartphones und Eingebetteten Rechnern

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Digitale und Online Lehre

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Forschendes Lernen

Beispiele

  • Sensorische Materialien und Maschinelles Lernen
  • Strukturüberwachung (SHM) und Diagnose von technischen Bauteilen
  • Prozessoptimierung
  • Verteilte Sensornetzwerke in Heim und öffentlichen Raum (Hardware und Software)
  • KI Apps für Smartphones und Tablets im Bereich Smart City, Gesundheit und Soziales
  • Geospatial Datamining mit Smartphones und Sensornetzwerken
  • Chatbot Agenten und Mensch-Maschine Schnittstellen
  • Avatare und Recommender Systeme
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Forschung

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Agenten und Agentenbasierte Methoden

  • Agent-based Modelling (ABM)

  • Agent-based Simulation (ABS)

  • Agent-based Computation (ABC)

  • Agent-based Learning (ABL)

  • Fusion von ABM, ABL und ABC mit ABS (ABX)

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Anwendungsfelder

  • Smart City und Crowd Control, Energy Grids, Gebäude, Produktion und Fertigung

  • Structural Health Monitoring

  • Adaptive Materialien und Strukturen, Prozessoptimierung

  • Simulation von großskaligen verteilten Systemen

  • Smart Devices und Sensor Netzwerke

  • Sozialwissenschaften und Erhebung (Social networking, segregation, ..)

  • Chat Bots und Crowdsensing

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Materialinformatik

Rechnen in Materialien!

Rechnen für Materialien!

Sensorische Materialien

Dirk Lehmhus, Stefan Bosse, Material-Integrated Intelligent Systems: A Review on State of the Art, Challenges and Trends, Proceedings of the 2nd Int. Electron. Conf. Sens. Appl., Nov 15, 2015 - Nov 30, 2015, MDPI, 2015, DOI:10.3390/ecsa-2-D002.

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Mehrbereichssimulation (Physik, Sensorik, Daten, Komm.) - Modellierung

label

S. Bosse, Learning Damage Event Discriminator Functions with Distributed Multi-instance RNN/LSTM Machine Learning - Mastering the Challenge, Proc. of the 5th International Conference on System-Integrated Intelligence Conference, 11.11-13.11.2020, Bremen, Germany, 2020

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Simulation und Erweiterte Virtualität

Digital Twins

  • Untersuchung realer Welten durch Erstellung digitaler Zwillinge (physikalische Agenten) aus Sensordaten und Crowd Sensing

  • Interaktion zwischen digitalen Zwillingen und Menschen (oder Maschinen) über mobile Agenten

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Agentenbasierte Simulation

label S. Bosse, U. Engel, Real-time Human-in-the-loop Simulation with Mobile Agents, Chat Bots, and Crowd Sensing for Smart Cities, Sensors (MDPI), 2019, doi: 10.3390/s19204356

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Sensornetzwerke und SHM, Verteilte KI

  • Sensoraufnahme, Sensoraggregation, und Merkmalsextraktion: Self-* Eigenschaften, Robustheit, Verteilte Algorithmen

[S. Bosse, Incremental Distributed Learning with JavaScript Agents for Earthquake and Disaster Monitoring, International Journal of Distributed Systems and Technologies (IJDST), (2017), IGI-Global, Vol. 8, Issue 4, DOI: 10.4018/IJDST.2017100103]

[S. Bosse, D. Lehmhus, Material-integrated cluster computing in self-adaptive robotic materials using mobile multi-agent systems, Cluster Computing, doi 10.1007/s10586-018-02894-x, Volume 22, Number 3, pp. 1017-1037, 2019 ISSN 1386-7857]

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Sensor Data Science

Materialwissenschaften, Fertigungstechnik

  • Datenanalyse und prädiktive Modelle mit ML
  • Hybride Verfahren
  • Zugversuche, Materialanalyse, Schadensdiagnostik
  • Schadenscharakterisierung und Klassifikation
  • Ultraschallmesstechnik und Diagnose
  • Betriebsschallanalyse
  • Prozessoptimierung

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Soziologie

  • Mobile Datenerfassung und Umfragen, Qual. und quant. Methoden
  • Sensorfusion von geospatialen Daten und Nutzerdaten
  • WEB Scraping und Textanalyse
  • Dialogroboter, Soziale Bots
  • Simulation von sozio-technischen Systemen mit Human-in-the-loop Methoden

[S. Bosse, Distributed Serverless Chat Bot Networks using mobile Agents: A Distributed Data Base Model for Social Networking and Data Analytics, ICAART 2021]

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Ubiquitous/Pervasive Mobile Computing

  • Systemübergeifende und einheitliche Ansätze: Physikalische und virtuelle Sensoren mit Agenten
  • Sensornetzwerke, Internet-of-Things, Edge Computing, Smart City
  • Sensor Data Science und Analyse, Computational Social Science
  • Dialogroboter und Mensch-Netzwerk Schnittstellen

S. Bosse, Self-organising Urban Traffic control on micro-level using Reinforcement Learning and Agent-based Modelling, Proc. of the SAI IntelliSys Conference, 3-4.9.2020, Amsterdam, Netherlands, 2020

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