VIS: Aktuelle Meldungen https://www.vis.wiwi.uni-due.de/ Aktuelle Meldungen für: Juniorprofessur für Informatik, Universität Duisburg-Essen de VIS: Aktuelle Meldungen https://www.vis.wiwi.uni-due.de/ https://www.vis.wiwi.uni-due.de/ Aktuelle Meldungen für: Juniorprofessur für Informatik, Universität Duisburg-Essen TYPO3 - get.content.right http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss Wed, 16 Dec 2020 10:21:22 +0100 Community Award: Visualisierung Intelligenter Bahnsysteme https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/community-award-visualisierung-intelligenter-bahnsysteme-21705/ Doktorand Shivam Agarwal entwickelte für den Flatland-Wettbewerb, der im Rahmen der Konferenz NeurIPS 2020 organisiert wurde und im Dezember virtuell stattfand, ein Visualisierungstool zur Analyse von Zugfahrplänen. Die entwickelte Visualisierung erhielt den ersten Preis in der Community-Kategorie...

Flatland ist ein Open-Source-Projekt, das die Erforschung alternativer Techniken zur Planung von Zügen auf virtuellen Schienennetzen vorantreibt. Im Rahmen des NeurIPS 2020 Wettbewerbs lag ein besonderer Schwerpunkt auf der Erforschung von Reinforcement Learning. Das Flatland-Projekt wird von den nationalen Bahngesellschaften Deutschlands, Frankreichs und der Schweiz unterstützt.

Unser Tool visualisiert das Verhalten der Züge auf einer Zeitachse und zeigt Verbindungen zwischen wichtigen Regionen des Netzwerks. Das Visualisierungstool wurde in Zusammenarbeit mit der Flatland-Community und mit Günter Wallner, Assistant Professor an der Technischen Universität Eindhoven und Senior Scientist an der Universität für angewandte Kunst Wien, entwickelt.

Sehen Sie sich das Tool hier an und erfahren Sie mehr über die Flatland-Preisträger.

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Shivam.Agarwal@paluno.uni-due.de Wed, 16 Dec 2020 10:21:22 +0100
Keynote: Selbsterklärende Visualisierungen https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/keynote-selbsterklaerende-visualisierungen-21698/ Auf der virtuellen internationalen Fachkonferenz VINCI 2020 hielt Prof. Fabian Beck als einer von zwei Hauptredner:innen eine Keynote darüber, wie Visualisierungen selbsterklärend gestaltet werden können. Weitere Informationen zum Vortrag finden Sie auf der Konferenzwebseite und die Folien stehen hier zur Verfügung.

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Fabian.Beck@paluno.uni-due.de Wed, 09 Dec 2020 13:27:11 +0100
Keine Angst vor Ablehnung https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/keine-angst-vor-ablehnung-21523/ Die Ablehnung von Einreichungen ist in der Wissenschaftswelt weit verbreitet. Auch wenn die Forscher:innen diesen Umstand mit wachsender Erfahrung akzeptieren, können Ablehnungen insbesondere für junge Forscher:innen, die gerade erst in der Wissenschaft Fuß fassen, sehr schmerzhaft sein. In einer... Die Ablehnung von Einreichungen ist in der Wissenschaftswelt weit verbreitet. Auch wenn die Forscher:innen diesen Umstand mit wachsender Erfahrung akzeptieren, können Ablehnungen insbesondere für junge Forscher:innen, die gerade erst in der Wissenschaft Fuß fassen, sehr schmerzhaft sein. In einer neuen Studie untersuchen wir die Strategien, mit denen Promovierende aus der Visualisierungsforschung auf solche Ablehnungen reagieren. Unsere Studie zeigt, dass die Teilnehmende mittels verschiedener Strategien konstruktiv mit den Ablehnungen umgehen. Die beobachteten Strategien reichen von einer Besprechung der negativen Gutachten mit Kolleginnen und Kollegen bis hin zu der Einstellung, die Ablehnung als positive Lernerfahrung zu sehen. Studienautor Shivam Agarwal sagt: „Wir hoffen, dass das Wissen über diese Strategien anderer denen helfen kann, die mit Ablehnungen umgehen müssen.

Die Studie wird nächste Woche auf dem FailFest-Workshop (Celebrating the Scientific Value of Failure) innerhalb der IEEE VIS 2020 Konferenz vorgestellt. Die Arbeit wurde von den Doktoranden Shivam Agarwal und Shahid Latif durchgeführt und von Prof. Dr. Fabian Beck betreut. Weitere Informationen finden Sie in der zugehörigen Publikation.

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Shivam.Agarwal@paluno.uni-due.de Thu, 22 Oct 2020 14:42:40 +0200
Unsere Forschung präsentiert als Videos http://https://www.youtube.com/channel/UCI7W13VMMCnB4msjdJP_DCQ Unsere Arbeitsgruppe betreibt seit Kurzem einen YouTube-Kanal, wo wir unsere Forschung in verschiedenen Videopräsentationen vorstellen. Fabian.Beck@paluno.uni-due.de Mon, 19 Oct 2020 10:54:06 +0200 Visualisierung sich ändernder Kategorien erhält VMV 2020 Best Paper Award https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/visualisierung-sich-aendernder-kategorien-erhaelt-vmv-2020-best-paper-award-21450/ Unsere aktuelle Forschungsarbeit mit dem Titel "Visualizing Sets and Changes in Membership Using Layered Set Intersection Graphs" wurde auf der Konferenz Vision, Modeling, and Visualization (VMV) 2020 mit dem Best Paper Award ausgezeichnet. Die Konferenz fand virtuell statt, gemeinsam mit der... Unsere aktuelle Forschungsarbeit mit dem Titel "Visualizing Sets and Changes in Membership Using Layered Set Intersection Graphs" wurde auf der Konferenz Vision, Modeling, and Visualization (VMV) 2020 mit dem Best Paper Award ausgezeichnet. Die Konferenz fand virtuell statt, gemeinsam mit der German Conference on Pattern Recognition (DAGM GCPR) und Visual Computing for Biology and Medicine (EG VCBM). Das zugehörige Papier finden Sie hier.

Wir schlagen einen neuartigen allgemeinen Ansatz vor, um sich dynamisch verändernde Kategorien von Datenelementen zu visualisieren. Da Elemente zu mehr als einer Kategorie gehören können, überlappen sich die Kategorien auf verschiedenen Ebenen. Wir verwenden geschichtete-Netzwerkdiagramme für deren Visualisierung, angereichert mit verschiedenen visuellen Markierungen, die alle Details der Daten anzeigen. Der vorgeschlagene Ansatz ist universell anwendbar auf kategoriale Daten, zum Beispiel, kann er verwendet werden, um die Interessengebiete von Forschern zu analysieren, die Veränderung der Entwickleraktivitäten in einem Softwareprojekt, die Änderung der Marktstrategie von Unternehmen und vieles mehr.

Die Arbeit wurde von Shivam Agarwal geleitet und in Zusammenarbeit mit Kollegen von der Universität Stuttgart und der Open University, UK durchgeführt. Projektbetreuer Prof. Fabian Beck fasst zusammen: "Wir arbeiten schon seit einiger Zeit daran, dynamische kategoriale Daten erfahrbar zu machen. Nun legt diese Arbeit zusammen mit unserem ebenfalls kürzlich veröffentlichten Ansatz Set Streams die Grundlage für eine neue Art, solche dynamische Daten visuell zu analysieren."

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Shivam.Agarwal@paluno.uni-due.de Tue, 06 Oct 2020 10:01:52 +0200
Teilnahme an internationalem Seminar zur Software Evolution https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/teilnahme-an-internationalem-seminar-zur-software-evolution-21272/ Visualizing Evolution and Performance Metrics on Method Level as Multivariate Data Die zeitliche Veränderung dynamischer Performanzmetriken und statischer Evolutionsmetriken von Softwaresystemen zu untersuchen ist der Ansatz der Veröffentlichtung "Visualizing Evolution and Performance Metrics on Method-Level as Multivariate Data". Dieser wird im Juli 2020 von Hagen Tarner auf dem Seminar Series on Advanced Techniques & Tools for Software Evolution (SATToSE) vorgestellt.

Die vollständige Arbeit ist in der Rubrik Publikationen abrufbar.

Der Ansatz wurde im DFG-geförderten Projekt "SoftwareDynamics²" zusammen mit Wissenschaftlern aus Österreich entwickelt. Der Prototyp der Implementierung wurde im Sommersemester 2019 an der UDE im Rahmen der Projektgruppe "ViVaSD - Visualizing Variability in Software Dynamics" entwickelt.

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hagen.tarner@paluno.uni-due.de Tue, 30 Jun 2020 13:15:00 +0200
Komplexes zeitliches Verhalten ausrollen https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/komplexes-zeitliches-verhalten-ausrollen-21220/ Methoden des maschinellen Lernens sind leistungsstark, aber schwer zu verstehen, insbesondere wenn sie als Teil ihres Trainingsprozesses oder bei der Verwendung als autonome Agenten ein komplexes zeitliches Verhalten zeigen. Wissenschaftler Shivam Agarwal hat zusammen mit Kollegen zwei neue... Der erste Visualisierungsansatz stellt das Verhalten von künstlichen Agenten beim Spielen eines Computerspiels dar. Das untersuchte spezifische Spiel ist eine Variante des traditionellen Bomberman-Spiels, bei dem die Spieler Bomben auf ein Brett legen und versuchen, sich gegenseitig zu eliminieren. Da Bombenlegestrategien analysiert werden, um ein besseres Verständnis der Erfolgsfaktoren zu erhalten, wird der Ansatz "Bombalytics" genannt. Er wurde bereits in Wettbewerben unter Forschern eingesetzt, um den besten künstlichen Agenten zu entwickeln.

Die zweite Visualisierungstechnik kann zeigen, wie eine automatische Methode immer besser lernt, Bilddaten in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Sich während dieses Trainingsprozesses ändernde Klassifikationen werden als visuelle Ströme dargestellt, die zwischen den Kategorien fließen. Der als "Set Streams" bezeichnete Ansatz unterstützt auch andere Szenarien und ist anwendbar auf alle Arten von sich überlappenden Kategorien, die sich im Laufe der Zeit verändern.

Beide Ansätze wurden kürzlich auf der EuroVis 2020 vorgestellt und werden als zwei unabhängige Artikel in dem internationalen Journal Computer Graphics Forum erscheinen. Die Konferenz sollte ursprünglich in Norrköping, Schweden, stattfinden, musste aber - wie aktuell andere Konferenzen auch - als eine virtuelle Veranstaltung mit interaktiven Live-Video-Streaming-Sessions durchgeführt werden.

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Fabian.Beck@paluno.uni-due.de Wed, 17 Jun 2020 07:47:35 +0200
Aus dem Vergleich von Netzwerkstrukturen lernen https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/aus-dem-vergleich-von-netzwerkstrukturen-lernen-20787/ Neues interdisziplinäres MERCUR-Forschungsprojekt innerhalb der Universitätsallianz Ruhr zur vergleichenden Datenanalyse Bei der Bewertung seiner Umwelt neigt der Mensch dazu, Dinge miteinander zu vergleichen, um daraus zu lernen. Hierbei sind „Dinge“ ganz allgemein zu verstehen und beschränken sich keineswegs auf gegenständliche Objekte. Zum Beispiel vergleichen wir unser eigenes Verhalten mit dem anderer. Auch in der Wirtschaft vergleichen sich Firmen mit Wettbewerbern, um einzuschätzen, was sie gut machen oder wo sie sich verbessern können. Doch Vergleiche sind nicht immer einfach. Insbesondere wenn es um dynamisches Verhalten geht, werden die zeitlichen Zusammenhänge und Abhängigkeiten häufig durch sehr komplexe Netzwerke dargestellt.

In einem neuen interdisziplinären Forschungsprojekt wollen Forscherinnen und Forscher der TU Dortmund und der Universität Duisburg-Essen neue vergleichende Datenanalysemethoden entwickeln. Diese Methoden sollen Wege aufzeigen, wie Daten aus dynamischen Prozessen in ein einheitliches Netzwerkmodell überführt und als solches verglichen werden können. Projektleiter Prof. Carsten Jentsch (Statistik, TU Dortmund) sagt: „Die Abstraktion komplexer Datenstrukturen als dynamische Netzwerke erlaubt einen neuartigen Zugang für statistische Analysemethoden.“ Jun.-Prof. Fabian Beck (Datenvisualisierung, Universität Duisburg-Essen) ergänzt: „Wir wollen nicht nur die Unterschiede in Zahlen ausdrücken, sondern auch das Wie und Warum verstehen. Daher arbeiten Statistik und Datenvisualisierung in diesem Projekt eng zusammen.“ Insbesondere widmen sie sich dabei der Logistik, die im Ruhrgebiet eine Schlüsselbranche darstellt und durch Jun.-Prof. Anne Meyer (Logistik, TU Dortmund) im Projekt vertreten ist. Es sollen aber auch Anwendungen im Bereich von Mensch-Computer-Interaktion und IT-Sicherheit untersucht werden, die im Essener Softwaretechnik-Institut paluno erforscht werden. Beim Erkennen von Veränderungen mittels vergleichender Analysen unterstützt Prof. Roland Fried (Statistik, TU Dortmund) bei der Überwachung von dynamischen Netzwerkprozessen.

Das Projekt “Vergleichende Analyse dynamischer Netzwerkstrukturen im Zusammenspiel statistischer und visueller Methoden” wird durch das Mercator Research Center Ruhr mit einer MERCUR-Projektförderung in Höhe von ca. 400.000 Euro unterstützt und läuft über drei Jahre. Im Rahmen dieses Projekts soll auch die Zusammenarbeit innerhalb der Universitätsallianz Ruhr gestärkt und eine gemeinsame Forschungsagenda in diesem Bereich auf den Weg gebracht werden.

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Fabian.Beck@paluno.uni-due.de Fri, 10 Jan 2020 17:03:16 +0100
Ausgezeichnet: visuelle Unterstützung zur Entwicklung künstlicher Intelligenzen https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/ausgezeichnet-visuelle-unterstuetzung-zur-entwicklung-kuenstlicher-intelligenzen-20785/ Eine von Doktorand Shivam Agarwal entwickelte Visualisierung, welche die Analyse von Pommerman-Spielen in einem Wettbewerb unterstützt, wurde mit 1.000 $ in Google Credits ausgezeichnet. Der Wettbewerb wurde als Workshop im Rahmen der NeurIPS 2019 Konferenz im Dezember in Vancouver, Kanada,... Eine von Doktorand Shivam Agarwal entwickelte Visualisierung, welche die Analyse von Pommerman-Spielen in einem Wettbewerb unterstützt, wurde mit 1.000 $ in Google Credits ausgezeichnet. Der Wettbewerb wurde als Workshop im Rahmen der NeurIPS 2019 Konferenz im Dezember in Vancouver, Kanada, abgehalten. Die Organisatoren des Wettbewerbs kommentierten: "We used this extensively to analyze the games and encourage everyone else to give it a try as well." (https://twitter.com/Pommerman/status/1206101858336395264)

Die Pommerman-Spielumgebung (https://www.pommerman.com/) ist eine Variante der klassischen Bomberman-Spiele und dient als Testumgebung für künstliche Intelligenz (KI). Ziel ist es, KI-Spieler zu trainieren, die mit dem Teamkollegen kooperieren können, während sie mit dem anderen Team konkurrieren. Unsere Visualisierung hilft den Entwicklern von KI-Spielern, die von den Spielern ausgeführten Strategien zu identifizieren und ihr Verhalten aus den aufgezeichneten Spieldaten zu extrahieren. Die Vorteile des Tools sind: eine Verbesserung der trainierten KI-Spieler durch ein erhöhtes Verständnis des zugrunde liegenden KI-Algorithmus und der Kommunikation der von den Spielern gelernten Strategien. 

Die Visualisierung wurde in Zusammenarbeit mit Günter Wallner entwickelt, der Assistenzprofessor an der Technischen Universität Eindhoven und Senior Scientist an der Universität für angewandte Kunst Wien ist.

Sehen Sie sich das Tool hier an: https://vis-tools.paluno.uni-due.de/pom/

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Shivam.Agarwal@paluno.uni-due.de Thu, 09 Jan 2020 17:37:47 +0100
VISSOFT 2019 Best Paper Award https://www.vis.wiwi.uni-due.de//aktuelles/aktuelles/vissoft-2019-best-paper-award-20493/ Unsere Publikation "Performance Evolution Matrix: Visualizing Performance Variations along Software Versions" wurde auf der Konferenz IEEE VISSOFT 2019 in Cleveland, USA als bester Beitrag ausgezeichnet. Programme müssen mit einer ausreichenden Geschwindigkeit laufen, aber sie werden von den Softwareentwickler*innen ständig verändert und erweitert, was die Leistung beeinträchtigen kann. Unser Konferenzbeitrag beschreibt einen Visualisierungsansatz namens "Performance Evolution Matrix", der Softwareentwickler*innen dabei unterstützt, die Ursachen für solche Leistungsproblemen zu finden. Entwickler*innen können die Laufzeit über verschiedene Versionen und Komponenten der Software hinweg detailliert untersuchen.

Der Ansatz wurde mit Kollegen aus Südamerika von der Universidad Catóica Boliviana San Pablo, Bolivien und der University of Chile entwickelt. Er trägt zu dem von der DFG geförderten Projekt "SoftwareDynamics²" bei.

Mehr Informationen zur Publikation.

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Fabian.Beck@paluno.uni-due.de Mon, 07 Oct 2019 10:25:50 +0200