Deep Neural Yodeling

Funded by: Lucerne University of Applied Sciences and Arts
Role: Co-Project Leader, status: active

Mit Deep Learning, der Anwendung von geschichteten neuronalen Netzen, erleben wir zurzeit bahnbrechende Fortschritte hinsichtlich der Schaffung einer echten Computerintelligenz. Noch vor wenigen Jahren als unmöglich erachtet, übertrumpfen diese Algorithmen mittlerweile die menschliche Leistung in der Bildanalyse, zwingen GO-Weltmeister zur Kapitulation und prägen massgeblich die Entwicklung von Chat-Bots, Echtzeitübersetzungsdiensten und autonomen Fahrzeugen. Als neuste Errungenschaft offenbaren generative Modelle sogar die Fähigkeit des künstlerischen Schaffens und erstaunen mit Computer- generiertem Jazz und Aquarellbildern. Die Möglichkeiten und Grenzen dieser neuartigen Form der Computerkreativität möchten die Departemente Informatik und Musik in einem gemeinsamen Projekt am Beispiel der Alphorn- und Jodelmusik untersuchen. Wir stellen uns die Frage, ob ein neuronales Netz die Fähigkeit zur Komposition von Alphorn bzw. Jodelmusik entwickeln kann, welche musikalischen Aspekte des Jodelns ein Algorithmus identifiziert und reproduziert und welche Möglichkeiten sich durch diese Techniken für Industrieanwendungen ergeben.

Automated Milk Analysis

Funded by: Commission for Technology and Innovation Switzerland
Partners: Amphasys AG / CSEM - Centre Suisse d’Electronique et de Microtechnique
Role: Co-Project Leader, status: active

Early screening of somatic cell count (SCC) in incoming raw milk samples loads, i.e. before pooling, is necessary for avoiding waste of large amounts of milk. In order to accomplish this, a simple, portable and automated milk analysis tool is required that can efficiently determine SCC in the presence of fat particles. This project aims at the elaboration of high level signal processing and auto-clustering algorithms that will allow automated discrimination and quantification of different cell populations for use with impedance flow cytometers.

Prognose des Gästeaufkommens im Freizeit und Tourismusmarkt

Funded by: Commission for Technology and Innovation Switzerland
Partners: Lorempira GmbH
Role: Co-Project Leader, status: active

Im Freizeit-, Tourismus- und Mobilitätsmarkt schwankt das Kundenaufkommen kurzfristig. Für KMU aus dieser Branche ist es schwierig, das Kundenaufkommen hinreichend präzis abzuschätzen und auf Schwankungen angemessen zu reagieren. Die Folge kann eine Fehlallokation von Ressourcen sein. Vorliegend soll ein Tool zur Schätzung und zum Management der kurzfristigen Nachfrage speziell für KMU aus der Freizeit-, Tourismus- und Mobilitätsbranche entwickelt werden.

Skin-App: Medical Severity Grading of Hand Eczema by Automated Image Analysis

Funded by: Commission for Technology and Innovation Switzerland
Partners: Swiss4ward GmbH
Role: Co-Project Leader, status: active

Hand eczema is one of the most frequent skin conditions, affecting around 9% of the working population and generates high medical costs and lost work time. The product we propose to develop to market-readiness automatically visually detects and assesses eczema lesions of involved skin. Services will be self-assessment of patients, workforce monitoring in industry with manual labour, automated eczema grading in clinical trials, hospitals and practices.

Objektive Messung der Handhygiene mit Machine Learning

Funded by: University Hospital Zurich
Role: Project Leader, status: active

Keime verbreiten sich in Spitälern, Altersheimen und Lebensmittel produzierenden Betrieben unter anderem durch mangelnde Handhygiene. Wird dem Desinfektionsmittel (oder der Seife auf der Toilette) Kontrastmittel beigemischt, kann die Bedeckung mit letzterem unter Schwarzlicht sichtbar gemacht werden. Für den menschlichen Experten ist dann sofort ersichtlich, ob die Hände hinreichend gut gereinigt oder desinfiziert wurden. Zusammen mit der Abteilung für Spitalhygiene des Universitätsspitals Zürich entwickelt das Forschungsteam Algorithmic Business einen Maschine Learning Algorithmus, der Kontrastmittel auf Schwarzlicht-Aufnahmen quantifiziert und automatisch die Qualität der Handhygiene abschätzt.

STUcard.ch Recommender System

Funded by: Commission for Technology and Innovation Switzerland / Jaywalker AG
Role: Principal Investigator, status: active

Das Forschungsteam unterstützt Jaywalker AG, den Betreiber der Jugendplattform der Kantonalbanken Stucard.ch, bei der Spezifikation eines auf die besonderen Bedürfnisse von STUcard.ch zugeschnittenen Recommender Algorithmus zur Berechnung von Online-Produktempfehlungen, welcher bereits existierende Kundendaten gewinnbringend miteinbezieht.

Preference-based E-Commerce and Enhanced User Profiling

Funded by: Commission for Technology and Innovation Switzerland
Partner: Arcmedia AG
Role: Principal Investigator, 
status: active

Recommender Systeme berechnen Produktvorschläge auf E-Commerce Plattformen basierend auf impliziten Kundenpräferenzen. Im schnelllebigen Umfeld von Live-Shopping und Social Commerce sind kommerziell verfügbare Systeme aber wenig geeignet, weil die Lebensdauer von Artikeln nicht ausreicht, vom System erfasst zu werden und um genügend Präferenzinformationen zu sammeln. PrefCom zielt auf diesen stark wachsenden Markt durch Fokussierung auf explizite Präferenzen zur Präferenzen-basierter Suche und Verbesserung der Benutzerprofilierung.

Detection and Quantification of Hand Eczema by Visible Spectrum Skin Pattern Analysis

Funded by: Velux Foundation
Role: Co-Project Leader, status: closed

Chronic hand eczema is a common and often invalidating condition. It is associated with itching, pain, disfigurement and loss of dexterity. It constitutes up to 30% of all occupational diseases in Europe and leads to significant work loss. The area it can affect is only 2% of the body surface but is crucial for any kind of manual work. Thus, hand eczema often leads to impairment or disability to work in many professions. Hand eczema is detected and quantified in a non-systematic and subjective manner. However, standardized treatment algorithms as well as personalized medicine depend on the availability of objective data for patient stratification in subgroups. Clinical scores can reflect disease activity but are cumbersome to calculate and are thus normally omitted by physicians. This proposal investigates a method that allows quantification of hand eczema parameters by image analysis of high-resolution photography.

Information Flow & Preferences

Funded by: Lucerne University of Applied Sciences and Arts, 12/2011 - 06/2014
Role: Principal Investigator, status: closed

Es werden zwei Teilprojekte mit verschiedenem Fokus bearbeitet: Die Informationstheorie von Shannon bildet die Grundlage der Datenkodierung und Kompression und hat auch im Sicherheitsbereich zahlreiche Anwendungen. Ein Beispiel ist die Informationsflussanalyse als Absicherung gegen Seitenkanalangriffe. Informationstheorie ist immer dann anwendbar, wenn eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bekannt ist. Dies ist im Sicherheitsbereich selten gegeben. Informationsalgebren bilden eine Alternative, die mit schwächeren Annahmen operieren kann und daher im Sicherheitsbereich die Betrachtung realistischerer Szenarien ermöglicht. Ziel ist die Erarbeitung eines SNF Projektes zur Einführung von informations-algebraischen Techniken in der Informationssicherheit.
Der zweite Projektteil fokussiert auf die Evaluation von Inferenzverfahren mit Kundenpräferenzen und deren Anwendung im e-Commerce. Interagiert der Kunde mit einer Produktdatenbank, soll das Produkt gefunden werden, das seine Präferenzen optimiert. Existierende Webshops erlauben meist nur Angaben zur Filterung. Es sollen Möglichkeiten für KTI Projekte mit Wirtschaftspartner ausgelotet werden.

Local Computation with Fixpoint Formalisms

Funded by: Swiss National Science Foundation, 03/2009 - 02/2010
Role: Principal Investigator, status: closed

The algebraic path problem unifies a large number of network-related applications such as the computation of shortest paths, maximum capacity or reliability. Such graphs can be represented by matrices taking values from semirings, and depending on what semiring is chosen, we obtain a different problem instantiation. Mathematically, the algebraic path problem consists in the computation of quasi-inverse semiring matrices. Existing algorithms always start from a single matrix that represents the whole network. Alternatively, we propose to start from a network decomposition into local maps. If it can be shown that quasi-inverse semiring matrices satisfy the properties of a valuation algebra, the decomposed algebraic path problem can be solved using local computation techniques. This exploits the principle of locality to achieve better performance. The second part of the project concerns fixpoint formalisms in general. It is known that quasi-inverse semiring matrices can be understood as fixpoints. Further, we also know that valuation algebras derived from universal logic are based on the concept of closures which in turn are fixpoints. We therefore aim at the development of a unifying theory at explains how fixpoint formalisms induce valuation algebras. On the one hand, this will join two families of valuation algebras that are so far considered as different, but it will also lead to new valuation algebras and therefore to new applications of local computation.