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1 AUSGABE ISSUE 1/2013 DE EN know IT SCCH MAGAZINE Passendes Personal per Mausklick Finding new staff per mouse click Die Zukunft des High Performance Computing The future of high performance computing Ähnlichkeitsmaß für Bilddaten Similarity measures for image data Entscheidungsunterstützung bei Katastrophenfällen Decision support for disaster solution SCCH SOFTWARE COMPETENCE CENTER HAGENBERG GmbH s c c h software competence center hagenberg

2 IMPRESSUM Medieninhaber, Herausgeber, Verleger: Software Competence Center Hagenberg GmbH Softwarepark 21, 4232 Hagenberg, Austria Tel.: office scch.at Für den Inhalt verantwortlich: Dr. Klaus Pirklbauer, Geschäftsführer Redaktion: Mag. Martina Höller, Science Communication Bilder, Grafiken: SCCH Andere Bildquellen S. 5, 6: Technische Universität Budapest S. 12, 13: Freiwillige Feuerwehr Hartkirchen S. 16: voestalpine Stahl AG S. 22: Foto von Hermann Weyl, Wikipedia.de S. 26: OMICRON electronics S. 7, 8, 9, 18, 20, 27 und Coverbild: istockphoto Druck: oha-druck, Traun ISSN SCCH Magazine 1/2013

3 SCCH Software Competence Center Hagenberg Wissen generieren Generating knowledge DE EN In der heutigen Informationsgesellschaft ist der rasche Zugang zu Informationen und deren Verarbeitung ein wesentlicher Wettbewerbsvorteil. Mit Hilfe von wissensbasierten Systemen können aus großen Datenmengen Schlüsse gezogen und neues Wissen generiert werden. In der Ausgabe Know-IT stellen wir die Möglichkeiten vor, wie man Daten optimal nützt, um zu neuen Erkenntnissen zu gelangen. Im Projekt Vertical Model Integration (VMI) wurden die auf Produktionsebene eingesetzten Modelle zur Prognose der Qualitätssicherung sowie geeignete Ansätze zur effizienten Entwicklung und Implementierung solcher Modelle untersucht. Außerdem forschte man an der Spezifikation von Algorithmen und Netzwerken für Machine Learning und Bildverarbeitung sowie deren Interpretation und wie man Code aus der Spezifikation generieren kann. Hybride Multi-Many-Core (CPU/GPU) Systeme erlauben die gleichzeitige Ausführung von dutzenden bis hin zu mehreren tausenden Berechnungen gleichzeitig. Für die Industrie eröffneten sich durch die neue Rechenleistung viele neue Möglichkeiten. Hoch komplexe Computermodelle können in Echtzeit auf sich ändernde Produktionsbedingungen reagieren, Analysen können schneller bei gleichbleibender Präzision durchgeführt werden. Am Software Competence Center Hagenberg (SCCH) setzt man auf die Kombination statistischer Methoden, wie maschinelles Lernen und kernelbasierte Techniken, mit kognitiven Ansätzen aus dem Gebiet der Computational Intelligence. Das Ziel ist, Modellierungs-, Optimierungs- und Vorhersage-Probleme in verschiedenen Anwendungsbereichen zu lösen. Dr. Klaus Pirklbauer, Prof. Dr. Andras Pataricza, Prof. Dr. Klaus-Dieter Schewe In today s information society, the ability to rapidly access information and speedily process it amounts to a significant competitive edge. With the help of knowledge-based systems, conclusions can be drawn even from huge amounts of data and new knowledge can be generated. In this edition, entitled Know-IT, we introduce possibilities for utilizing data to acquire new knowledge. The project Vertical Model Integration (VMI) studied models employed at the production level for prediction of quality assurance as well as suitable approaches for efficient development and implementation of such models. Further research involved the specification of algorithms and networks for machine learning and image processing, along with their interpretation, as well as the generation of code from specifications. Hybrid multi/many-core (CPU/GPU) systems permit the simultaneous execution of dozens or even thousands of computations. This new computing power opens many novel possibilities for industry. Highly complex computer models can react in real time to changing production conditions, and analyses can be done faster without a loss of precision. Software Competence Center Hagenberg (SCCH) combines statistical methods such as machine learning and kernel-based technologies with cognitive approaches from computational intelligence. The goal is to solve modeling, optimization and prediction problems in various application domains. 3 SCCH MagaziNe 1/2013

4 SCCH Software Competence Center Hagenberg neuer forschungspartner New research partner from hungary DE EN Das Software Competence Center Hagenberg und die TU Budapest werden verstärkt zusammenarbeiten. Die Technische und Wirtschaftswissenschaftliche Universität Budapest ist einer der traditionsreichsten Hochschulinstitutionen in Ungarn. Der Lehrstuhl für Messtechnik und Informationssysteme an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik besteht seit fast 60 Jahren. Der Lehrstuhl verknüpft zwei sich ergänzende Schwerpunkte: Messtechnik mit dem Schwerpunkt der Signalverarbeitung, die sich sowohl mit akustischen Signalen als auch mit der Bildverarbeitung beschäftigt. Der Umfang und die Qualität der Dienstleistungen werden heutzutage primär durch die ins Gerät integrierte und durch externe Intelligenz bestimmt, so verschwindet die Grenze zwischen Messtechnik und Informationssystemen immer mehr. Praktische Software Competence Center Hagenberg and the Budapest University of Technology and Economics (BME) are intensifying their cooperation. BME is the most significant university of technology in Hungary and one of the oldest in the world. The university s Department of Measurement and Information Systems of the Faculty of Electrical Engineering and Informatics is nearly sixty years old. The department combines two complementary key areas: measurement technology and information systems. Here measurement technology focuses on signal processing and includes both acoustic signals and image processing. The boundaries between measurement technology and information systems are dissolving as modern devices incorporate machine intelligence. Practical applications are increasingly complex and often interdisciplinary. Definieren die gemeinsame Strategie: Dr. Klaus Pirklbauer, Dr. Andras Pataricza, Dr. Klaus-Dieter Schewe, Dr. Miklos Biro, DI Fritz Stallinger, Dr. Paul Grünbacher, DI Reinhard Koutny / are defining a joint strategy 4 SCCH Magazine 1/2013

5 Cover Story Anwendungen werden immer komplexer und sind oft interdisziplinär. Entsprechend dieser Anforderungen ist der Lehrstuhl in drei sich ergänzende Gruppen untergeteilt, welche je eine Hauptrichtung als Forschungsbereich haben: Die Forschungsgruppe Eingebettete Systeme befasst sich von der algorithmischen Ebene bis zur Implementation von Systemen, die an der physischen Umwelt angekoppelt sind. Die wichtigsten Spezialgebiete sind Signalverarbeitung mit dem Schwerpunkt auf adaptiven, gleichzeitig besonders implementationsfreundlichen und robusten Algorithmen und digitale Filter. Dieser Ansatz hat zur Entwicklung solcher speziellen Entwurfsparadigmen geführt, wie FPGA-basierte digitale Hochgeschwindigkeitsfilter, die auch über die Grenzen von Standardlösungen, wie Signalprozessoren einsetzbar sind. Eine wichtige Eigenschaft von modernen eingebetteten Systemen ist, dass sie in der Umgebung integrierte Sensorik nutzen, um ein umfassendes Bild über die zu verarbeitenden Zustände zu erfassen. Diese Anforderung wird immer mehr durch die drahtlose, teils mobile Sensorik erfüllt, was wiederum ein Spezialgebiet innerhalb der Kommunikation benötigt, um einen Kompromiss zwischen der Frequenz der Abtastung, der Übertragungsgeschwindigkeit und bei batteriebetriebenen Sensoren dem Energieverbrauch zu erzielen. Solche komplexe Anforderungen benötigen die Anwendung von modellbasierten Hardware-Software-Co-Design Methoden. Wichtige Anwendungsgebiete sind automotive und biomedizinische Anwendungen. Die Schwerpunkte der Gruppe Intelligente Systeme sind die Gewinnung, die strukturierte - teils formelle Darstellung, Suche und Fusion von Information und Wissen aus heterogenen strukturierten und unstrukturierten Quellen sowie die Eingliederung von Konzepten der künstlichen Intelligenz in eingebetteten Systemen. Die Teilgebiete umfassen Maschinelles Lernen, Muster- The department has three complementary workgroups, each with a major research focus: The research group Embedded Systems works at the algorithmic level all the way to the implementation of systems that are coupled to the physical environment. Its most important areas of specialization are signal processing with a focus on adaptive while simultaneously implementation-friendly and robust algorithms and digital filters. This approach has led to the development of specialized design paradigms such as FPGAbased digital high-speed filters that transcend the limits of off-the-shelf signal processor solutions. An important attribute of modern embedded systems is that they employ sensors integrated in their environment in order to acquire a comprehensive view of the respective conditions. This requirement is increasingly met by wireless, sometimes mobile sensors; this requires specialization in communications in order to achieve a balanced compromise among sampling frequency, transfer speed and energy demand (for battery-operated sensors). Such complex requirements call for the use of model-based hardware/software co-design methods. Important application domains include automotive und biomedicine fields. Die TU Budapest wurde vor beinahe 23o Jahren gegründet / TU Budapest was founded nearly 230 years ago 5 SCCH MagaziNe 1/2013

6 SCCH Software Competence Center Hagenberg analyse und -erkennung, hybrides Wissenmanagement auf Logik- und Wahrscheinlichkeitsbasis. Spezifische Anwendungsgebiete der Gruppe sind komplexe Bildverarbeitungsprozesse, Bioinformatik, Industrie- und Geschäftsprozesse. Die Forschungsgruppe Fehlertolerante Systeme beschäftigt sich mit einem breiten Spektrum von Ansätzen für fehlerfreie und optimale Systemabläufe. Die immer höheren Anforderungen an Verlässlichkeit sollen wirtschaftliche Schäden und mögliche Katastrophen vermeiden. Durch die konsequente Nutzung von präzisen Modellierungen werden die unterschiedlichen Anforderungen in einer einheitlichen und mathematisch betrachtbaren Form dargestellt. Ein Fokus der Forschung ist die Verknüpfung von Ingenieursmodellen und -wissen mit der formellen Mathematik für den Korrektheitsbeweis (als Spezialfall verknüpft mit Fehlermodellierung) und deren Anwendungen in industriellen Zertifizierungsprozessen. Eine wichtige Grundlage solcher modellbasierten Paradigmen ist die The emphases of the research group Intelligent Systems are the acquisition, structuring, sometimes formal representation, querying and fusion of information and knowledge from heterogeneously structured and unstructured sources, as well as the incorporation of concepts from artificial intelligence in embedded systems. Subareas include machine learning, pattern analysis and recognition, and hybrid knowledge management based on logic and probability. Specific application domains include complex image processing processes, bioinformatics, and industrial and business processes. The research group Fault-Tolerant Systems works with a broad spectrum of approaches toward fault-free and optimal operation of a system. The rising demands for reliability seek to avoid economic damages and possible catastrophes. The consistent use of precise modeling enables representation of the different requirements in a uniform and mathematically depictable form. A major research direction is the combination Das Gebäude der Fakultät für Informatik / Informatics faculty building 6 SCCH Magazine 1/2013

7 Cover Story benötigte Transformation zwischen unterschiedlichen Modellen, wie z.b. garantiert korrekte Codegenerierung oder automatische Ableitung mathematischer Modelle für Analysen oder Korrektheitsbeweise. Die dritte Hauptrichtung befasst sich mit Verlässlichkeit, sowohl aus dem Aspekt der Analyse wie auch konstruktive Maßnahmen der Fehlertoleranz. Ein Spezialgebiet ist die empirische Modellbildung aus Beobachtungen, wie z.b. Bestimmung von Fehlermodellen in Cloud Computing Anwendungen durch Visual Analytics. Es ist interessant, dass sich diese, sich voneinander fast isoliert entwickelnde Teilgebiete, zu einer einheitlichen Methodik zusammenfügen, erklärt Dr. Andras Pataricza. Cyber-physische Systeme integrieren die Konzepte von eingebetteten Systemen mit dem wissenbasierten Ansatz der Cyber-Welt, unterstützt durch die immensen Rechnerkapazitäten von Cloud Computing. Modelle und Bewerungsmethoden einzelner IT-Komponenten sind weiterhin diskret zu bearbeiten, aber Systeme, aufgebaut aus einer großen Anzahl von identischen Elementen, sind effekiv mit kontinuierlichen Modellen zu beschreiben. of engineering models and knowledge with formal mathematics for proof of correctness (in special cases combined with fault modeling) and their application in industrial certification processes. An important basis of such model-based paradigms is the necessary transformation between different models, e.g., guaranteed correct code generation, automatic derivation of mathematical models for analysis, proof of correctness. Another major research direction involves reliability, in terms of both analysis and design measures toward fault tolerance. An area of specialization is empirical model design from observation, e.g., determining fault models in cloud computing via visual analytics. It is interesting that these areas, which developed largely in mutual isolation, are now merging to a uniform methodology, explains Dr. Andras Pataricza, professor at the department. Cyber-physical systems integrate the concepts of embedded systems with the knowledge-based approach of the cyberworld, supported by the immense computational power of cloud computing. Models and analysis methods for individual IT components are still processed in discrete terms, but systems built from a large number of identical elements can be effectively described using continuous models. 7 SCCH MagaziNe 1/2013

8 DAS Data Analysis Systems passendes personal per mausklick finding new staff per mouse click DE EN Wir benötigen eine Mitarbeiterin im Controlling im Alter von ca. 30 Jahren die ihren BWL-Abschluss im Controlling an der JKU absolviert hat, mindestens 5 Jahre Controlling-Erfahrung in einem internationalen Chemie-Konzern nachweisen kann, die Bilanzbuchhalter-Prüfung erfolgreich abgelegt hat, Konzernbilanzen erstellt hat und die Persönlichkeitskriterien gewissenhaft, genau und flexibel nachweisbar hat, so das HR-Management eines internationalen Chemie- Konzerns. Zudem wird eine 50%ige Reisebereitschaft sowie die Bereitschaft zum Wohnungswechsel erwartet. Um für diese Anforderungen die geeignetste Bewerberin oder den geeignetsten Bewerber per Mausklick ermitteln zu können, bedarf es eines Matching-Systems mit ausgeklügelter Intelligenz. We need an employee in Controlling: around 30 years old, with a business degree in controlling from the University of Linz, at least five years of controlling experience in an international chemical concern, certified accountant exam completed, experience in doing balances for a concern, and the demonstrable personality traits conscientious, exact and flexible, stated the HR management of an international chemical concern. Additionally, we expect a willingness to travel 50% of the time and to change residence. Finding the most qualified applicant to meet these qualifications with a mouse click requires a matching system with intelligence. With a project budget of nearly 800,000 euros over two years in the project OntoJob, four scientific institutes (Software Competence Center Hagenberg, Research Mit einem Projektbudget von knapp Euro forschten 4 wissenschaftliche Institute (Software Competence Center Hagenberg, Research Institute for Symbolic Computation und Institut für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung der JKU sowie das Institute for Symbolic Computation, Institute for Application-Oriented Knowledge Processing from JKU, and Institute for Differential Psychology from University Graz) and seven industrial partners from the field of personnel and education (e.g. BFI Vienna) 8 SCCH Magazine 1/2013

9 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH Institut für Differentielle Psychologie der Uni Graz) und 7 Industriepartner aus dem Personal- und Bildungswesen (z.b. BFI Wien) mehr als 2 Jahre lang im Projekt OntoJob an einem ontologie-basierten Matching-System, welches aus allen Bewerbungseingängen (bzw. großen Mitarbeiter- oder Jobsuchenden-Datenbanken) per Mausklick die geeignetsten Kandidaten und Kandidatinnen ermittelt und entsprechend ihrer Eignung für die vakante Stelle reiht. Das Herzstück bildet die Human Resource (HR)-Wissensbasis, die aus verschiedenen Human Resource-Ontologien besteht. Die Ontologien ermöglichen es, die Passgenauigkeit eines Bewerbers für eine Jobanzeige in unterschiedlichen Kategorien wie Ausbildung, Kompetenzen, Berufserfahrung, Branche und Persönlichkeitskriterien zu berechnen und in Form eines Gesamt-Scores die relevantesten BewerberInnen zu reihen. Um qualitativ hochwertige Matching-Ergebnisse und ein passendes Ranking zu erhalten, wurde für jede Ontologie auf nationale und internationale Standard-Klassifikationen zurückgegriffen. Beispielsweise basiert die Kompetenz- Ontologie auf der internationalen Kompetenz-Taxonomie DISCO oder die Berufs-Ontologie auf der österreichischen Berufsklassifikation ÖISCO. Durch die Verwendung semantischer Technologien kann der quantitative Vergleich des jeweils von den Bewerbern eingebrachten Angebots mit den Anforderungen der Jobanzeige maßgeblich verbessert werden; z.b. dadurch, dass aus im Lebenslauf angegebenen Kompetenzen automatisch auf weitere Fähigkeiten des Bewerbers geschlossen werden kann bzw. in der Jobanzeige und im Lebenslauf unterschiedlich beschriebene, aber gleich gemeinte, Kompetenzen eben als dieselbe Kompetenz identifiziert und damit vergleichbar gemacht werden können. In einer ähnlichen Form kann dieser auf der semantischen Repräsentation von Human Resource (HR)- und (Aus-)Bildungswissen) basierende Ansatz zur researched toward an ontology-based matching system. From all submitted applications (or large employee or applicant databases), at the click of a mouse this system determines the best suited candidates and ranks them according to their qualification for the vacant position. The core of the system is the Human Resources Knowledge Base, which consists of various human resource ontologies. The ontologies enable the computation of the qualification match of an applicant for a job advertisement in various categories such as education, competences, professional experience, branch, and personality traits and the ranking of the most relevant applicants via an overall score. To achieve high-quality matching results and corresponding rankings, each ontology relies on national and international standard classifications. For example, the competence ontology is based on the international competence taxonomy DISCO and the career ontology is based on the Austrian job classification ÖISCO. The use of semantic technologies significantly improves the quantitative comparison of job applicants with the requirements of the job advertisement; e.g., the competences that a candidate lists in the resume enable automatically deducing additional competences, and competences that are formulated differently in the job advertisement and in the resume, although the same 9 SCCH MagaziNe 1/2013

10 DAS Data Analysis Systems HUMAN RECOURCE-WISSENSBASIS / HR KNOWLEDGE BASE Kategorie-Ontologien Ontologies for different categories Datenbasis Data base Kompetenzen (Thema, Level) Competences (topic, level) Berufserfahrung (Beruf, Dauer, Branche) Professional experience (job, duration, industrial sector) Branchenerfahrung Experience in industrial sector DISCO ÖNACE (Branche / industrial sector) ÖISCO (Berufe / Jobs) ÖNACE (Alphabetikum) ÖNACE (Thesaurus) Schul-/Berufsausbildung Education ISCED neu ISCED new Persönlichkeitsprofil Personality profile Kurzfragebogen Short questionnaire Stimmfrequenzmuster aus Videobewerbungen Voice frequency patterns from video applications OntoJob erstellt Persönlichkeitsprofile mittels Kurzfragebogen / OntoJob creates personality profiles via short questionnaires Identifizierung von fehlendenr Ausbildungen eines Bewerbers verwendet werden. Durch die Beschreibung von Bildungsangeboten entsprechend oben erwähnter Taxonomien ist es möglich, passgenaue Bildungsangebote (z.b. passende Kurse für firmeninterne Karriereplanung) zu identifizieren. Diese sind insbesondere zur Ermittlung der Bildungskosten für die optimale Ausübung aller Tätigkeiten der zu besetzenden Stelle oder für die Ermittlung der gesamten is intended, can be identified as the same competences and thus made comparable. Similarly this approach, based on semantic representation of knowledge about human resources and their education, can be used to identify missing education/ training of an applicant. Description of course offerings corresponding to the above taxonomies enables the identification of tailored course offerings (e.g., appropriate courses for company-internal career planning). This helps in particular in determining training costs 10 SCCH Magazine 1/2013

11 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH Bildungskosten für den vorgesehenen firmeninternen Karriereweg von Bedeutung. Das neue Matching-System spart nicht nur Zeit und Geld bei der Personalrekrutierung, es stellt auch eine ideale Grundlage bzw. Ausgangsbasis dar zur Bewältigung zahlreicher bekannter Herausforderungen im HR-Umfeld dar: Ermittlung der geeignetsten MitarbeiterInnen für eine offene Stelle im Rahmen einer firmeninternen Mitarbeiter-Rekrutierung, Überprüfung, ob alle Mitarbeiter genau jenen Job ausüben, der am besten zu ihnen passt, Rekrutierung der relevantesten High Potentials unter Berücksichtigung der Kompetenzen und der Persönlichkeit, Instrument zur passgenauen Mitarbeiter-Entwicklung unter Berücksichtigung der Entwicklungskosten, Durchführung einer langfristigen Personalressourcen-Planung unter Berücksichtigung der strategischen Unternehmensziele. Das neue Matching-System lässt sich problemlos in die bestehenden HR-Systeme integrieren. Dabei ist sowohl der firmeninterne Einsatz wie auch die Nutzung als Webservice möglich. Um das neue Matching- und Ranking-System ausführlich zu testen, kann unverbindlich ein Testzugang angefordert werden. for optimum handling of all activities of the position to be filled, or for determining training costs for a planned company-internal career path. The new matching system not only saves time and money in personnel recruiting, it also provides an ideal foundation or at least a starting point, for mastering numerous known challenges in human resources management: determining the best-qualified employee for an open position on company-internal recruiting checking whether all employees are doing the job for which they are best qualified recruiting the most relevant high potentials based on competencies and personality traits managing tailored employee development considering the development costs conducting long-range personnel resource planning with consideration of strategic enterprise goals The new matching system can easily be integrated into an existing human resources system. This could involve company-internal usage as well as a Web service. To extensively test the matching and ranking system, you can request access for testing purposes at no obligation. Mag. Manfred schwanthaler Business Development, , manfred.schwanthaler scch.at 11 SCCH MagaziNe 1/2013

12 DAS Data Analysis Systems entscheidungsunterstützung bei Katastrophen decision support for disaster solutions DE EN Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) hat ein spannendes Forschungsprojekt an Land gezogen. Unter der Koordination von Dr. Bernhard Freudenthaler wurde das Projekt INDYCO (Integrated Dynamic Decision Support System Component for Disaster Management Systems) am 01. Oktober 2012 gestartet. 12 Projektpartner (Software Competence Center Hagenberg, Institut für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung der JKU, Business Intelligence Accelerator GmbH, PRISMA solutions EDV- Dienstleistungen GmbH, GeoExpert GmbH, RIOCOM Ingenieurbüro für Kulturtechnik und Wasserwirtschaft, Fieldworx GmbH, OÖ Landesfeuerwehrverband, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, VOMATEC International GmbH, Leitstellen-Informations-System GmbH, Sieker GmbH) nehmen daran teil. Das Projektbudget beträgt ca. 1,5 Mio. EURO und wird im transnationalen Förderprogramm EraSME gefördert. Die Projektlaufzeit beträgt 2 Jahre. Software Competence Center Hagenberg (SCCH) has landed an exciting research project. Under the coordination of Dr. Bernhard Freudenthaler, the project INDYCO (Integrated Dynamic Decision Support System Component for Disaster Management Systems) was launched on October 1st The project involves twelve partners: Software Competence Center Hagenberg, Institute for Application Oriented Knowledge Processing from JKU, Business Intelligence Accelerator GmbH, PRISMA solutions EDV-Dienstleistungen GmbH, GeoExpert GmbH, RIOCOM Ingenieurbüro für Kulturtechnik und Wasserwirtschaft, Fieldworx GmbH, Upper Austrian Firefighters Association, Christian Albrechts University Kiel, VOMATEC International GmbH, Leitstellen-Informations-System GmbH, Sieker GmbH. The project budget of ca. 1.5 million euros over two years is sponsored by the transnational promotion program EraSME. 12 SCCH Magazine 1/2013

13 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH Ziel ist es, ein integriertes Entscheidungsunterstützungssystem für den Katastrophenschutz zu entwickeln. Im INDYCO-Projekt wird ein integriertes Katastrophen-Alarm-, -Nachsorge- und -Begleit-System entwickelt, das es einer Einsatzorganisation erlaubt, durch eine effiziente Entscheidungsunterstützung im Alarmfall und für die Nachsorge die richtigen Maßnahmen abzuleiten. Im Ernstfall kann es vorkommen, dass die Einsatzleitung keine geeigneten Notfallpläne zur Verfügung hat. In einer Wissensbank werden Katastrophenfälle und deren Einsatzpläne gesammelt. Da Daten als Information zu verschiedenen Zeitpunkten, in unterschiedlichem Zusammenhang sowie in unterschiedlicher Form, Detailliertheit und Zusammenstellung benötigt werden, ist eine Aufbereitung der Daten je nach Arbeitsschritt in einem Arbeitsprozess (Workflow) vorgesehen. Diese Arbeitsprozesse lassen sich verallgemeinern und vereinheitlichen. Im Notfall kann man auf diese zurückgreifen. Das Besondere daran ist, dass die Pläne an sich ändernde Bedingungen angepasst werden können, erklärt Dr. Bernhard Freudenthaler. Mit dem Ansatz generischer, dynamischer Workflows wird ein Dynamic Decision Support System entwickelt. Es erlaubt eine Anpassung der Arbeitsprozesse an den Arbeitsfortschritt einschließlich der Datenunterstützung und der Integration. The goal is to develop an integrated decision support system for disaster situations. The INDYCO project will develop an integrated system of disaster alarm, disaster aid and disaster response that permits a first responder organization to choose the correct measures via efficient decision support in the event of an alarm and for disaster intervention. In an emergency, the command and control might lack suitable emergency plans. A knowledge base will collect disaster situations and their plans of action. Because data are required as information at different times, in different combination as well as in different type or degree of detail and context, the data will be processed according to work steps in a workflow. These workflows can be generalized and standardized. In case of emergency, these data can be accessed. A special aspect is that the plans can be adapted to changing conditions, explains Freudenthaler. The approach of a generic, dynamic workflow will enable development of a dynamic decision support system that permits the adaptation of workflows to the work progress, including data support and integration. dr. bernhard freudenthaler Project Development Data Analysis Systems; , 13 SCCH MagaziNe 1/2013

14 DAS Data Analysis Systems Machine Learning in der Produktion vertical model integration toward machine learning in production DE EN Aufgrund der rasant wachsenden Komplexität von softwaregestützten Anwendungen in den unterschiedlichsten industriellen, kommerziellen und wissenschaftlichen Bereichen stellt die Modellierung von Systemen und Systemumgebungen eine zentrale Herausforderung in der Softwaretechnik dar. Der Ausgangspunkt ist die heute in der betrieblichen Praxis vorherrschende vertikale Modellierungsheterogenität bzw. Modellierungsinkonsistenz. Das bedeutet, dass innerhalb eines Unternehmens auf verschiedenen softwaretechnisch relevanten Informations- und Kontrollebenen typischerweise unterschiedliche Modellierungskonzepte, -verfahren und -sichten zum Einsatz kommen. Durch diese Heterogenität und Inkonsistenz ist es nicht bzw. nur äußerst eingeschränkt möglich, innerbetriebliche Softwaresysteme, Laufzeitumgebungen und softwarebasierte Fertigungsplattformen zu realisieren, die eine ausreichende vertikale Durchgängigkeit (z.b. von der Produktion zur strategischen Produktionsplanung und Steuerung) von operativen, strategischen und taktischen Abläufen und Prozessen gestatten. Das führt zu mangelnder Flexibilität (z.b. in Hinblick auf Änderungen in den Produktanforderungen) und damit letztendlich zu einer eingeschränkten Wettbewerbsfähigkeit des Gesamtunternehmens. Das Projekt Vertical Model Integration (VMI) verfolgt folgende Zielsetzungen: Das formale Verständnis von Modellen besonders beim Aufbau von Softwaresystemen und im Bereich der Datenanalyse soll verbessert werden. Außerdem soll die Integration von Modellen, sowohl horizontal (Kombination verschiedener Modellkomponenten), als auch vertikal (Kombination verschiedener Abstraktionsebenen) forciert werden. Das Projekt VMI ist in zwei Teilprojekte High-level Modeling (HLM) und Computational Model Environment (CME) unterteilt, wobei im Folgenden das 2. Teilprojekt Computational Model Environment beschrieben wird: Due to the rapidly growing complexity of softwaresupported applications in diverse industrial, commercial and scientific fields, the modeling of systems and system environments poses a core challenge for software engineering. The point of departure is the vertical modeling heterogeneity and modeling inconsistency that dominate today s business practice. This means that within a company different information and control levels relevant for software engineering typically involve different modeling concepts, methods and views. This heterogeneity and inconsistency prevents or seriously encumbers implementation of the company s software systems, run-time environments and software-based production platforms with sufficient vertical consistency (e.g., from production to strategic production planning and control) regarding operative, strategic and tactical processes. This causes inadequate flexibility (e.g., regarding changes in product requirements) and thus restricted competitiveness of the overall company. The project Vertical Model Integration (VMI) pursues the following goals: to improve formal understanding of models, especially for the structure of software systems and in the field of data analysis; to promote the integration of models, both horizontal (combination of various model components) and vertical (combination of different levels of abstraction). VMI comprises the two subprojects High-Level Modeling (HLM) and Computational Model Environment (CME); here we describe the latter. CME studies models employed at the production level for prediction of quality assurance as well as suitable approaches for efficient development and implementation of such models. CME focuses on the specification of algorithms and networks for machine learning and image processing, along with their interpretation, and the generation of code from such specifications. Further research areas include the inferential creation 14 SCCH Magazine 1/2013

15 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH CME untersucht die auf Produktionsebene eingesetzten Modelle zur Prognose der Qualitätssicherung sowie geeignete Ansätze zur effizienten Entwicklung und Implementierung solcher Modelle. Schwerpunktthemen sind die Spezifikation von Algorithmen und Netzwerken für Machine Learning und Bildverarbeitung sowie deren Interpretation und die Generierung von Code aus der Spezifikation. Des Weiteren wird die inferentielle Erstellung von Modellen aus gelernten Abhängigkeiten und der Rückfluss zur Verbesserung maschineller Lernalgorithmen erforscht. Die Ausgangssituation sind dabei typischerweise komplexe Prozesse, die von einer Vielzahl an Einflussgrößen beeinflusst werden. Zunächst werden Sensordaten, also numerische Daten mit atomarer Semantik, mit statistischen Methoden des Data Mining analysiert, um verborgene statistische Abhängigkeiten zu entdecken. Hierbei spielt High-level Reasoning eine entscheidende Rolle, um statistisch weniger ausgeprägte Zusammenhänge aufzuspüren. Dies gelingt in der derzeitigen Praxis aber nur durch manuelle Anpassungen der Data Mining-bzw. Vorverarbeitungsalgorithmen, um auf diese Weise Modellwissen über bestimmte Phänomene im Prozess so zu integrieren, dass diese Phänomene für die statistische Analyse ausgeblendet werden.um diese manuellen Anpassungen zukünftig (semi-)automatisiert durchführen zu können, wird im Teilprojekt CME an einem softwaretechnischen Framework für die Unterstützung wissensgestützter Datenanalysen gearbeitet. Dadurch wird die Bereitstellung und Kombination von Applikationsmodulen durch kontextabhängiges Schließen auf benötigte Module und Bausteine ermöglicht. Durch die Re-Konfiguration und Kalibrierung von bereits auf Zielplattformen lauffähigen Systemen soll eine optimierte Code-Generierung ermöglicht werden. of models from learned dependencies and feedback for improvement of machine learning algorithms. Typically the starting point involves complex processes that are influenced by many factors. First sensor data (i.e., numeric data with atomic semantics) are analyzed with statistic methods of data mining to discover hidden statistical dependencies. Here high-level reasoning plays a decisive role in detecting statistically less obvious dependencies. In current practice, this is possible only with manual adaptation of data mining or preprocessing algorithms in order to integrate knowledge about certain phenomena into the process such that these phenomena are hidden for statistical analysis. To (semi-)automate this manual adaptation in the future, subproject CME is working on a software engineering framework to support knowledge-based data analysis. This will enable the availability and combination von application modules via context-dependent deduction concerning the required modules. Reconfiguration and calibration of systems already running on target platforms will enable optimized code generation. dr. bernhard freudenthaler Project Development Data Analysis Systems; , 15 SCCH MagaziNe 1/2013

16 DAS Data Analysis Systems transparenz durch datenlandkarte Transparency through data maps Die voestalpine Stahl GmbH betreibt eine große Anzahl an verteilten Informationssystemen die als Entscheidungsunterstützungssysteme für den operativen Betrieb aber auch für strategische Entscheidungen dienen. Der Betrieb und die Wartung dieser Informationssysteme erfordert Koordination und Spezialwissen, das über Abteilungsgrenzen hinweg auf Personen mit unterschiedlichem Wissenstand verteilt ist. Im Rahmen des COMET-Projekts semdata gehen wir gemeinsam mit der voestalpine Stahl GmbH der Frage nach, wie man dieses verteilte Wissen nachhaltig nutzbar machen kann, erklärt DI Christian Lettner, Projektmitarbeiter im Datenanalyse Team am SCCH. Um Unternehmensaufgaben wie Produktionsplanung, Qualitätssicherung, Controlling, etc. schnell und kosteneffektiv durchzuführen, werden spezifische Analysesichten auf die im Unternehmen verfügbaren Informationen benötigt. Diese unterscheiden sich beispielsweise in der Detailliertheit der aufbereiteten voestalpine Stahl GmbH maintains a large number of distributed information systems that serve as decision support systems for its operations and for strategic decisions. The operation and maintenance of these information systems requires coordination and specialized knowledge that is distributed across department boundaries and persons with differing levels of knowledge. In the realm of the COMET project semdata, together with voestalpine Stahl GmbH we are pursuing the question of how to sustainably utilize this distributed knowledge, explains Dipl.-Ing. Christian Lettner of the Data Analysis team at SCCH. Quickly and economically conducting company tasks such as production planning, quality assurance and controlling requires specific analysis views of the information available in the company. These views differ, e.g., in the degree of detail of the prepared information as well as regarding conflicting properties such as timeliness and completeness. Entscheidungshilfe im Stahlwerk / Decision support in a steel mill 16 SCCH Magazine 1/2013

17 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH Informationen, aber auch hinsichtlich kollidierender Eigenschaften wie Zeitnähe und Vollständigkeit. Ziel des Projekts semdata ist, das Informationsangebot und den Datenfluss zwischen den Informationssystemen als eine Art Datenlandkarte darzustellen. Ausgehend von einer möglichst vollständigen, aber abstrakten Beschreibung, sollen durch schrittweise Verfeinerung die Beschreibungen konkretisiert und detailliert werden. Je nach Komplexität und Nutzen muss diese Verfeinerung nur für ausgewählte und für als sinnvoll betrachtete Bereiche durchgeführt werden. Durch Metadaten-Analyse, Repository Mining und Codeanalyse wird dieser Verfeinerungsprozess unterstützt. Die Beschreibung basiert auf Linked Data- Prinzipien und erfolgt mit Hilfe von semantischen Technologien. Während das World Wide Web ein dezentrales Netzwerk mit Dokumenten ist, die über Links miteinander verbunden sind und die von Menschen gelesen werden, ermöglichen semantische Technologien ein dezentrales Netzwerk von aufeinander inhaltlich bezogener Daten, die von Maschinen ausgelesen und weiterverarbeitet werden können. Diese Verlinkung von Daten ermöglicht eine bedeutungsvollere Analyse und Beschreibung von Zusammenhängen. Mit dem Projekt semdata soll diese Technologie auch auf Unternehmensebene nutzbar gemacht werden. Aufgrund der Zusammenarbeit mit dem SCCH ist es gelungen, innovatives Vorgehen für die Konsolidierung und Analyse unserer prozessorientierten Daten zu schaffen, erklärt Dietmar Auzinger, Leiter der B2P Prozessautomation der voestalpine Stahl GmbH. The goal of the semdata project is to present the information and the data flow between information systems as a sort of data map. Based on an abstract description that is as complete as possible, descriptions become concrete and gain detail through stepwise refinement. Depending on complexity and utility, this refinement needs to be done only for selected and relevant areas. Metadata analysis, repository mining and code analysis support this refinement process. Description is based on principles of linked data and is done with the help of semantic technologies. While the World Wide Web is a decentralized network of linked documents for human reading, semantic technologies enable a decentralized network of content-linked data for machine reading and processing. This data linking enables more meaningful analysis and description of interrelationships. The semdata project seeks to make this technology usable at the company level. Our cooperation with SCCH has achieved an innovative approach for consolidation and analysis of our process-oriented data, explains Dietmar Auzinger, head of B2P Process Automation at voestalpine Stahl GmbH. dr. thomas natschläger Key Researcher Data Analysis Systems; , 17 SCCH MagaziNe 1/2013

18 KVS Knowledge-Based Vision Systems Die Zukunft des high performance computing the future of high performance computing DE EN Mit der Einführung des ersten Dual-Cores (Intel Pentium Extreme Edition 840) im Jahr 2005 wurde die Multi-Core-Ära für handelsübliche Computer eingeläutet. Seitdem geht der Trend unaufhaltsam weiter in Richtung multi-core (CPU), many-core (GPU) bzw. hybride Multi-Many-Core (CPU/GPU)-Systeme. Die Verwendung einer solchen Hardware erlaubt die gleichzeitige Ausführung von dutzenden bis hin zu mehreren tausenden Berechnungen gleichzeitig. Für die Industrie eröffneten sich durch die neue Rechenleistung viele neue Möglichkeiten, die vor Jahren noch undenkbar waren. Hoch komplexe Computermodelle können in Echtzeit auf sich ändernde Produktionsbedingungen reagieren, Analysen können schneller bei gleichbleibender Präzission durchgeführt oder rechenintensive Bildverarbeitungssysteme für z.b. eine The introduction of the first dual-core processor (Intel Pentium Extreme Edition 840) in 2005 heralded the multi-core era for standard computers. Since then the trend has progressed inexorably toward multi-core (CPU), many-core (GPU) and hybrid multi/many-core (CPU/GPU) systems. Such hardware enables simultaneous execution of dozens, even thousands of simultaneous computations. This computing power opened many new possibilities for industry that were unimaginable before. Highly complex computers can react in real time to changing production conditions, deliver faster analyses without compromising precision, or power computation-intensive image-processing systems, e.g., for inline 100% quality control. However, legacy sequential software that has served well over decades dampens the eupho- 18 SCCH Magazine 1/2013

19 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH inline 100% Qualitätskontrolle eingesetzt werden. Dennoch bremsen sequentielle Software-Altlasten, die über Jahrzehnte ihre Dienste ausgezeichnet vollbrachten, die Euphorie der Industrie, da die performante Ausführung von Anwendungen nicht nur mit Austausch der Hardware zu erreichen ist, sondern auch meist mit kostenintensivem Softwareaustausch verbunden werden muss. Trotz innovativer und weit fortgeschrittener Entwicklungen neuer Hardware-Technologien steckt die Entwicklung geeigneter Sprachen, um rechenintensive Anwendungen effizient zu implementieren/parallelisieren und mit hoher Performanz auszuführen, fast noch in den Kinderschuhen. Das Problem beginnt bei der allgemeinen Softwareentwicklungsausbildung, die nach wie vor sehr stark die sequentielle Programmierung beinhaltet und endet trotz geeigneter Schulung oft bei der hohen Komplexität von parallelen Strukturen, erklärt DI Volkmar Wieser. Das Software Competence Center Hagenberg hat sich gemeinsam mit internationalen Universitäten (Hertfordshire, Heriot Watt, St. Andrews, Twente, Amsterdam, Pisa) und Industriepartnern (SAP, Philips Healthcare, Technion, Erlang Solutions, Mellanox Technologies) im Rahmen der EU Projekte ADVANCE (www.project-advance.eu) und ParaPhrase (paraphrase-ict.eu) Folgendes zum Ziel gesetzt: Strategien und Sprachen zur effizienten Parallelisierung von komplexen Anwendungen bei gleichbleibender/besserer Laufzeit gegenüber konventionellen Parallelisierungssprachen (CUDA, OpenCL) zu entwickeln. Dadurch können kostengünstiger und in kürzeren Entwicklungsstufen parallele Softwaremodule oder Anwendungen entwickelt werden, ohne dazu unbedingt spezielles Expertenwissen zu benötigen. Das SCCH ist dabei ein kompetenter Partner für industrienahe Problem- und Fragestellungen und liefert wertvolle Informationen für eine praxistaugliche Umsetzung der zu entwickelnden ria on the part of industry because performant execution cannot be achieved by replacing hardware, but generally entails cost-intensive new software as well. Despite innovative and well-advanced developments in new hardware technologies, we are still in our infancy regarding the development of corresponding languages to efficiently implement/parallelize computationally intensive applications and to execute them with high efficiency, explains Dipl.-Ing. Volkmar Wieser and adds The problem begins with our training in general software development, which still focuses on sequential programming, and often continues despite suitable training due to the high complexity of parallel structures. Software Competence Center Hagenberg joins international universities (Hertfordshire, Heriot Watt, St. Andrews, Twente, Amsterdam, Pisa) and industrial partners (SAP, Philips Healthcare, Technion, Erlang Solutions, Mellanox Technologies) in the realm of EU projects ADVANCE (www.project-advance.eu) and ParaPhrase (paraphrase-ict.eu) with the following goal: to develop strategies and languages for efficient parallelization of complex applications for equal or better run-time compared to conventional parallelization languages (CUDA, OpenCL). This would enable more economical development of parallel software modules or applications in shorter development stages without 19 SCCH MagaziNe 1/2013

20 KVS Knowledge-Based Vision Systems Konzepte. Nachfolgend ein kurzer Überblick der beiden EU-Projekte: ADVANCE beschäftigt sich mit der Entwicklung von neuen Programmierparadigmen und Sprachen (SNET, Single Assignment C), die vorhandene sequentielle Softwarestrukturen mit Hilfe von Hardware-Virtualisierung auf neue Hardware-Technologien für Parallelisierung transferieren. SNET (www.snet-home.org) unterstützt dabei die Modularisierung vorhandener Altsoftware und verbindet die entwickelten Module zu einem dynamischen Netzwerk, das auf unterschiedlichste Hardwarekomponenten, unter Berücksichtigung der optimalen Auslastung, verteilt werden kann. Single Assignment C (SAC) (www.sac-home.org) hingegen ist eine rein funktionale Programmiersprache, die necessarily requiring specialized expertise. Here SCCH is a competent partner for industrial solutions and provides valuable information for practical feasibility in the implementation of the developed concepts. This is a brief overview of the EU projects: ADVANCE involves the development of new programming paradigms and languages (SNET, Single Assignment C) using hardware virtualization for porting existing sequential software structures to new hardware technologies for parallelization. SNET (www.snet-home.org) supports the modularization of existing legacy software and connects the developed modules to a dynamic network that can be distributed to diverse hardware components with the goal of optimized utilization. 20 SCCH Magazine 1/2013

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