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Exploration of Neural Network Architectures for Inertia Parameter Identification of a Robotic Arm
(2024)
We propose a machine-learning-based approach for identifying inertia parameters of robotic systems. We evaluate the method in simulation and compare it against classical methods. Specifically, we implement parameter identification based on numerical optimization and test it using ground truth data. For a case study, we set up a physical simulation of a four-degree-of-freedom robot arm, formulating the problem with Newton-Euler equations as opposed to the conventional Lagrangian formulation at the joint level. Additionally, we derive a test methodology for assessing various Artificial Neural Network architectures.
Background
Sidestep cutting technique is highly individual and has been shown to influence knee joint loading. However, studies assessing whether individualized technique feedback improves technique and ACL injury-relevant knee joint loads instantly in a sport-specific task are lacking.
Purpose
To determine the instant effects of individualized augmented technique feedback and instructions on technique and the peak external knee abduction moment (pKAM) in a handball-specific sidestep cut. Additionally, to determine the effects of technique modifications on the resultant ground reaction force and its frontal plane moment arm to the knee joint center.
Study Design
Controlled laboratory cohort study
Methods
Three-dimensional biomechanics of 48 adolescent female handball players were recorded during a handball-specific sidestep cut. Following baseline cuts to each side, leg-specific visual and verbal technique feedback on foot strike angle, knee valgus motion, or vertical impact velocity using a hierarchically organized structure accounting for the variables’ association with performance was provided. Subsequently, sidestep cuts were performed again while verbal instructions were provided to guide technique modifications. Combined effects of feedback and instructions on technique and pKAM as well as on the resultant ground reaction force and its frontal plane moment arm to the knee joint center were assessed.
Results
On average, each targeted technique variable improved following feedback and instructions, leading to instant reductions in pKAM of 13.4% to 17.1%. High inter-individual differences in response to feedback-instruction combinations were observed. These differences were evident in both the adherence to instructions and the impact on pKAM and its components.
Conclusion
Most players were able to instantly adapt their technique and decrease ACL injury-relevant knee joint loads through individualized augmented technique feedback, thereby potentially reducing the risk of injury. More research is needed to assess the retention of these adaptations and move towards on-field technique assessments using low-cost equipment.
Level of Evidence:
Level 3
Predicting energy production from photovoltaics (PV) is crucial for efficient energy management. In order to apply different operating strategies, it is necessary to predict the expected amounts of PV energy. The operating strategies are typically optimized with regard to economic or technical goals or a combination of both. Within this work, we show a possibility to predict PV power production using local weather data and Neural Ordinary Differential Equations (NODE). Based on the measured values from the PV system and an associated weather station, the NODE is trained and validated with regard to PV production. The measurement data are collected from the PV system of the former Campus North of Offenburg University of Applied Sciences.
Ameise
(2024)
Die Infragestellung des Menschen findet für uns gerade durch die kleinen Tiere statt. Ameisen, Wespen, Parasiten. Wie generieren sie ihre Umweltbezüge? Wie kommunizieren sie miteinander? Wie sind »soziale Tierarten« sozial? Wie konturiert sich unsere Empathie in Tiere, die nicht Säugetiere oder Haustiere sind? Und wie geschehen Begegnungen mit ihnen, Sorge für sie? Welche Übertragungen nehmen wir auf sie vor – etwa wenn wir anthropomorph von Ameisenköniginnen und Arbeiterinnen sprechen? In wie weit nützt objektivierende Forschung doch auch immer Übertragungen, ein »Von sich auf Andere schließen«? In wie weit nutzen wir dabei Mit-Gefühl? Und in wie weit zerstören manche Arten von Forschungen gerade dieses?
Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass die Fähigkeit zur Lokalisation von Schallsignalen in der Horizontalebene bei Trägern von Cochlea-Implantat (CI) ipsi- und Hörgerät (HG) kontralateral (bimodale Versorgung), verbessert werden kann, wenn die statische interaurale Zeitverzögerung (Timing Mismatch – TM) technisch reduziert wird [1]. Das TM wird durch Unterschiede der Prozessierungslatenzen von CI und HG und durch unterschiedliche Stimulationsorte (CI: Hörnerv; HG: äußerer Gehörgang) verursacht. Ein CI-Hersteller hat die technische Reduktion des TM zwischenzeitlich als frequenzübergreifende Verzögerung der CI-Stimulation für die CI-Anpassung verfügbar gemacht. Dadurch lässt sich das TM zwar reduzieren, für eine Eliminierung bräuchte es aber eine frequenzspezifische Verzögerung der CI-Stimulation.
Zusätzlich zum TM treten bei bimodal Versorgten auch statische interaurale tonotope Differenzen auf (Place of Stimulation Mismatch – PM). Grund hierfür ist die begrenzte Insertionstiefe des CI-Elektrodenarrays. Meist wird diesem Umstand bei der CI-Anpassung nicht Rechnung getragen. Es wird eine von der Insertionstiefe unabhängige Frequenz-Elektroden-Zuordnung verwendet. Da in einem akustisch hörenden Ohr aber jedem Ort in der Cochlea nicht nur eine charakteristische Frequenz sondern auch eine charakteristische Prozessierungszeit (Cochlear Delay) zugeordnet werden kann, gelingt die Feinabstimmung von TM und PM bei bimodaler Versorgung nur gemeinsam. Als erster Ansatz zur Untersuchung dieses Effektes wird im Vortrag die Auswirkung von TM und PM separat vorgestellt. Erhöhung des TM wie auch des PM führt zur Reduktion der Schalllokalisationsfähigkeit. Allerdings reduziert TM sowohl den RMSE als auch den Signed Bias, während mit steigendem PM primär der RMSE schlechter wird. Wie TM/PM und binaurale Fusion interagiert, wird zusätzlich im Vortrag erörtert.
Social media is associated with many positive aspects, such as sharing information and media with friends and relatives worldwide. However, in recent years studies have identified a large number of negative effects in connection with social media. This article presents a systematization of this dark side of social media and provides an overview of the identified dark aspects. Furthermore, the authors outline measures that can be taken to counteract these dark aspects.
Gemeint ist nicht ein Changeprojekt mit einem Budget von 17 Mill. €. Gemeint ist ein Changeprozess, von dem 17 Mill. Menschen unmittelbar betroffen waren, indirekt noch viel mehr auf der ganzen Welt. Doch das größte Changeprojekt der deutschen Geschichte hatte keinen Auftraggeber, keinen Projektauftrag, keinen Projektleiter und kein bereitgestelltes Budget. Das ‚Projektmanagement ohne Projekt‘ (siehe PMA 2 / 2004, S. 59 ff.) soll an einem weiteren Beispiel untersucht werden. Eine Handvoll Initiatoren leitete in den 1980er Jahren im Osten Deutschlands aus einer persönlichen pragmatischen Umfeldanalyse Wünsche und Ziele ab, die nach unzähligen Planänderungen und Zielkorrekturen zu einem Ergebnis führten, das heute als weltverändernd bezeichnet werden muss. Die
Einordnung und Bewertung des Geschehenen überlassen wir Historikern und Politologen. Für geschichtlich Interessierte werden Daten, Personen- und Ortsnamen nachfolgend mit einem Hinweispfeil [↗] versehen und können so individuell nachgearbeitet werden. Uns interessiert zunächst nur die Art & Weise der Umsetzung. Was und wie wurde strukturiert, organisiert oder improvisiert?
Im Zeitzeugen-Interview mit Uwe Schwabe, einem der frühen und führenden Vertreter der DDR-Opposition, wird deutlich, dass die äußeren Umstände günstig waren. Auf das Momentum und das Verhalten aller Beteiligten kam es an. Es gibt sehr schöne Vorgehensmodelle, wie Change und Transformation ablaufen (sollten). Der Kontext politischer Umbrüche ist aber doch eine eher selten anzutreffende Dimension. Und dann ging es plötzlich sehr schnell. Es entwickelte sich deutlich dynamischer, hoch komplex, mit überraschender Geschwindigkeit und kaum noch steuerbar. Teilweise waren selbst die Initiatoren vom Verlauf und auch vom Ergebnis überrascht. Und doch ist das Geschehene weit mehr als ein ‚Wir probieren es einfach mal‘. Anhand ausgewählter Projektmanagement-Aspekte wollen wir das Geschehene zum 35. Jahrestag mit etwas Abstand nochmals aufbereiten.
The availability of generative artificial intelligence (GenAI) tools has substantially increased, resulting in numerous positive impacts on the marketing sector. However, issues related to misinformation and deepfakes, biases and fairness, privacy, and ethical concerns, among others, have been highlighted. This research aims to examine the effects of utilizing GenAI for text, image, and audio creation in Instagram marketing. Employing the Customer Experience Tracking method, the study evaluated the differences between traditionally created and AI-generated Instagram Reels. The findings indicated that AI-generated content can garner higher levels of user attention, thereby enhancing brand interest. Negative effects such as mistrust or ethical concerns associated with AI were not substantiated in this study. These results suggest that companies can enhance their social media campaigns by integrating AI tools for content creation.
Machine learning (ML) models are increasingly used for predictive tasks, yet traditional data-based models relying on expert knowledge remain prevalent. This paper examines the enhancement of an expert model for thermomechanical fatigue (TMF) life prediction of turbine components using ML. Using explainable artificial intelligence (XAI) methods such as Permutation Feature Importance (PFI) and SHAP values, we analyzed the patterns and relationships learned by the ML models. Our findings reveal that ML models can be trained on TMF data, but integrating domain knowledge remains crucial. The study concludes with a proposal to further refine the expert model using insights gained from ML models, aiming for a synergistic improvement.