Universität Stuttgart
Abteilung Intelligente Systeme
Universitätsstrasse 38
70569 Stuttgart

E-Mail: dietmar.lippold@vis.uni-stuttgart.de

Forschung

Meine Dissertation habe ich zum Thema Begriffserwerb aus großen Mengen von Beispielen erstellt. Das darin entwickelte System Lascer wurde in der Sprache Java implementiert und ist über die zugehörige Projektseite als Open Source verfügbar sein.

Meine allgemeinen Interessensschwerpunkte sind:

• Induktives, maschinelles Lernen
• Modellierung kognitiver Prozesse
• Heuristische Suchverfahren
• Multiagentensysteme
• Verteilte und parallele Systeme
• Entwicklung qualitativ hochwertiger Software

• Mit der Erstellung eines Rahmenmodells des maschinellen Lernens.
• Mit der Erstellung eines Rahmenmodells der menschlichen Bildung materieller Begriffe.
• Mit der Erstellung und Implementierung eines Rahmenmodells für heuristische Suchverfahren.
• Mit der Entwicklung von Verfahren zur Klassifikation im maschinellen Lernen.
• Mit dem Mengenüberdeckungsproblem (set covering problem).
• Mit der Erzeugung minimaler logischer Formeln in konjunktiver und disjunktiver Normalform.
• Mit der Entwicklung verteilter Anwendungen in Java.
• Mit der effizienten Verarbeitung von Mengen insbesondere in Java.
• Mit einigen speziellen Fragen der Software-Entwicklung in Java.

Projekte

• Am System Lascer zum Data-Mining bzw. Begriffserwerb (das System meiner Dissertation).
• Am Systems Architeuthis zur Unterstützung der Entwicklung und Ausführung paralleler und verteilter Programme in Java.
• Am Multiagentensimulator Nereus.
• An der Bibliothek mathCollection zur effizienten Verarbeitung von mathematischen Mengen in Java.

Die Bibliothek intset zur effizienten Repräsentation und Verarbeitung großer Mengen in Java soll ebenfalls noch als Open Source Projekt freigegeben werden.

Mehrere der genannten Projekte habe ich für das System Lascer der Dissertation verwendet.

Außerdem habe ich zeitweise an folgenden Projekten mitgearbeitet:

• In Nexus (Umgebungsmodelle für Mobile Kontextbezogene Systeme) im Vorprojekt zur Modellaktualisierung und Kontextgenerierung aus Bilddaten.
• Im DFG-Schwerpunktprogramm Sozionik im Teilprojekt Die Entstehung und Änderung sozialer Strukturen in Gruppen intelligenter, multimotivierter, emotionaler Agenten.
• Im EU-Projekts CarTALK (Fahrzeug-zu-Fahrzeug Kommunikation) im Anwendungsbereich Co-operative assistance systems.

Betreute Studien- und Diplomarbeiten

• Die Diplomarbeit von Michael Wurst mit dem Titel Untersuchung und Entwicklung von Verfahren zum kooperativen Maschinellen Lernen in Multi-Agenten Systemen (gemeinsame Betreuung).
• Die Diplomarbeit von Daniel Friedrich mit dem Titel Identifikation von Kommunikations- und Lernstrategien in einem Multiagenten-Szenario.
• Die Diplomarbeit von Michael Wohlfart mit dem Titel Entwurf, Implementierung und Parallelisierung von Verfahren zur Behandlung großer Aufgaben zum Mengenüberdeckungsproblem.
• Die Diplomarbeit von Eugen Volk mit dem Titel Entwicklung und Implementierung von kooperativen Suchstrategien in Multiagenten--Szenarien.

• Die Studienarbeit von Michael Wohlfart mit dem Titel Charakterisierung von Software-Paketen zur Unterstützung paralleler und verteilter Anwendungen in Java und deren beispielhafte Verwendung.
• Die Studienarbeit von Eugen Volk mit dem Titel Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zu einem neuen Verfahren für das Clustering-Problem und für das Klassifikationsproblem.
• Die Studienarbeit von Timo Volz mit dem Titel Einsatz von Verfahren des Maschinellen Lernens zur Optimierung der Erkennung von Spam-Mail.
• Eine Studienarbeit von Marco Buberl mit dem Titel An efficient Representation of Sets by using Tree Structures and its Implementation in Java.

Die meisten dieser Arbeiten sowie einige sehr gute Software-Praktika sind in die oben genannten Open Source Projekte eingeflossen.