MLUGS

Protokoll

Intro

Das Ziel der MLUGS ist der Austausch über Machine-Learning-Themen. Keine Vorträge, die besser bei Youtube aufgehoben wären, sondern Diskussion zum jeweiligen Thema.

Teilnehmer

• Andreas, Software-Entwickler, AX-Semantics, Sprachverarbeitung (NLP, NLG)
• Uwe, ST2C, Laserkommunikation im All
• Jens, Data-Scientist, AKKA
• Thomas, Data Scientist, Schwarz Dienstleistungen
• Philip, Student Informatik (Data Science), DHBW & HPE
• Paul, Student HS Esslingen

(insg. 9 Teilnehmer)

Uwe: Machine learning Ansätze für Adaptive Optik Systeme

basics:

• atmospherische störungen rausrechnen, um das laser-signal zu verbessern

Vier paper werden in dem talk vorgestellt:

1. An all-photonic focal-plane wavefront sensor (October 2020)

   • https://www.nature.com/articles/s41467-020-19117-w
   • Uwe hat die daten aus dem paper
   • laserlicht wird auf ein feld gemappt -- dabei kann man die phaseninformation bekommen
   • liefert eine baseline architektur für das problem: ein einfaches NN

2. Direct determination of aberration functions in microscopy by an artifical neural network (May 2020)

   • https://www.osapublishing.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-28-10-14511&id=431335
   • 3 layer ANN
   • vorteil des systems: sehr schnell

3. Machine learning for image-based wavefront sensing

   • https://ml4physicalsciences.github.io/2019/files/NeurIPS_ML4PS_2019_107.pdf
   • resnet
   • unet / unet++
   • bild zu phasenverteilung

4. Wavefront prediction using artificial neural networks for open-loop Adaptive Optics

   • https://arxiv.org/abs/2005.14078
   • stacked LSTM
   • prediction des nächsten timestep

Paul: Modellierung der Verbreitung von Wallboxen anhand soziodemografischer Daten

• Teilgebiet Masterthesis
• welchen einfluss hat die emobilität auf unser stromnetz - und viel hält unser stromnetz aus?
• was für einen einfluß haben/hätten wallboxen
• datenbasis zu bevölkerung, kaufkraft, gebäuden, personen -> daraus ausrechnen ob da wallboxen installiert sind
• "species distribution modelling" als vorbild für die flächenmodellierung
• classifier: logistic-regression; svm; keras

misc

• FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms

next

• date: 2021-06-15 -- das letzte mal vor der Sommerpause (Juli+August)
• talks:
  • wir suchen vorträge. meldet euch.