236 episodes

Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir hier aus erster Hand.

Modellansatz Gudrun Thäter, Sebastian Ritterbusch

    • Mathematics

Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir hier aus erster Hand.

    Grundschule am Tablet

    Grundschule am Tablet

    Im Mai 2020 sprach Gudrun mit Verena Knoblauch. Sie ist Lehrerin und Medienpädagogin. Sie arbeitet in einer Nürnberger Grundschule und hat dort Tabletklassen im dritten und vierten Schuljahr unterrichtet. Gudrun und Verena sind sich auf Twitter begegnet. Dort gibt es eine sehr aktive und bunte Gruppe von Lehrpersonen, die sich unter dem Hashtag #twitterlehrerzimmer austauschen. Es gibt auch schon ein anderes Podcastgespräch "aus dem twitterlehrerzimmer" mit Jan-Martin Klinge zu den von ihm verwendeten Lerntheken. Unter dem Eindruck der Corona-Einschränkungen wollte Gudrun gern aus erster Hand erfahren, wie Verena den Unterricht aus der Ferne für die jüngsten Schülerinnen und Schüler gestaltet und erlebt. Verena berichtete, dass es für die Kleinen ohne Präsenzunterricht schwierig ist, da für sie neben den Inhalten des Unterrichts der Kontakt zu Lehrern und Mitschülern mindestens ebenso wichtig ist. Die Gemeinschaft in der Klasse lässt sich aber im Fernunterricht nicht gut herstellen. Verena steht im Zwiespalt wie alle Lehrpersonen: Verteilt man Arbeitsblätter, dann ist den Kindern und deren Eltern recht klar, was genau erledigt werden soll. Aber das ist nach kurzer Zeit schon langweilig. Auch für die Lehrpersonen. Deshalb werden Kolleginnnen und Kollegen auch sehr kreativ bei der Erstellung von freieren Aufgaben. Leider sind dann aber oft die Eltern überfordert und ohne Eltern geht Fernunterricht in der Grundschule nicht. In ihrer Tätigkeit als Grundschullehrerin - auch ohne Corona - gibt es eigentlich keinen Alltag und keine Routine. Verena sieht eine wichtige Rolle darin, zu unterichten wie man sich bei Fragen zu helfen weiß, z.B. mit der Kindersuchmaschine fragFinn. Sie stellt sich nicht als allwissende Lehrperson mit Wissenshoheit vor die Klasse, denn es ist auch für die Kinder wichtig zu lernen: Keiner weiß alles. Und es ist eine wichtige Kompetenz, nicht nur die Eltern oder andere Erwachsene fragen zu müssen, sondern selbst zu suchen und zu finden und mit den Ergebnissen souverän umgehen zu können. Was ist vernünftig, was stimmt, was ist ganz bestimmt Quatsch? Seit einigen Jahren schon setzt Verena in ihren 3. und 4. Klassen auf die Unterstützung durch Tablets für den Unterricht. Die Anregung hierzu kam von außen in Form einer Spende von zwei Klassensätzen Tablets für die Grundschule. Nachdem sie spontan zugesagt hatte, dass sie diese gern für ihren Unterricht einsetzen möchte, musste sie sich zunächst einmal damit beschäftigen, wie man das verwaltet, versichert, aufbewahrt und pflegt. Und mehr darüber lernen, was man nun damit anfangen kann. Hierzu hilft der Austausch mit Kolleginnen aus nah und fern. Verena hat sich aber sogar entschieden dafür noch Medienpädagogik zu studieren. Als erstes fallen einem im Zusammenhang mit Tablets im Unterricht natürlich Übungsapps ein, die es für viele Fächer gibt, wo die Kinder auf sie zugeschnittene Aufgaben finden und gleich Rückmeldung bekommen, was sie richtig gemacht haben (...)

    • 38 min
    Pi ist genau 3

    Pi ist genau 3

    Gudrun spricht mit Petra Schwer und Thomas Kahle. Alle drei sind während des Gesprächs jeweils in ihrem Wohnzimmer und treffen sich auf einer Videoplattform. Deshalb ist es etwas schwieriger, stets nur nacheinander zu sprechen. Petra und Thomas sind an der Otto von Guericke Universität in Magdeburg Professorin bzw. Professor am Institut für Algebra und Geometrie. Der Anlass des Gespräches ist, dass die beiden kürzlich einen Mathepodcast gestartet haben, nämlich Pi ist genau drei. Zur Zeit des Gespräches, im April 2020, waren dort die ersten drei Episoden veröffentlicht mit den Themen Was ist Mathematik, Beweise, Offene Probleme. Im Podcast Pi ist genau drei ist jeweils eine der beiden Personen auf das Thema vorbereitet, die andere wird "überrascht". Als Publikum kann man auf diese Art und Weise die beiden beim Denken und Ideen entwickeln beobachten und sich zum mitdenken anregen lassen. Im Gespräch von Gudrun, Thomas und Petra geht es darum, wie man Mathematik im Podcastformat darstellen kann. Welche Erfahrungen und Wünsche wurden von ihnen gemacht? Inwieweit gehört Mut dazu, sich relativ ungeschützt beim Diskutieren und Ideen Entwickeln zu zeigen und welche Vorteile hat es, diesen Mut aufzubringen? Davon ausgehend reden Sie auch darüber, wie sich Aspekte des Nachfragens und des offenen Denk-Raumes auch in der Lehre realisieren lassen sollten. Weil sie selbst durch andere Podcasts inspiriert worden sind, es selbst zu versuchen, empfehlen sie auch ihre Lieblingspodcasts. Der Titel des Podcasts spielt auf eine Szene der Serie Die Simpsons an. In dieser Episode (S12E16 „Bye Bye Nerdy“, dt: „Lisa knackt den Rowdy-Code“) verschafft sich Professor Frink durch die schockierende Aussage „Pi ist genau drei!“ die Aufmerksamkeit seiner Kollegen. Pi ist genau drei - der irgendwas mit Mathe Podcast aus Magdeburg P. Schwer: Metrische Geometrie, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 102, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. Podcast-Empfehlungen von Thomas, Gudrun und Petra: Anekdotisch Evident, Hotel Matze, Was denkst Du denn, Mein Freund der Baum. Thomas hat den Modellansatz kennengelernt über die Folge: G. Thäter, E. Duarte: Algebraic Geometry, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 171, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018.

    • 1 hr 11 min
    Energie und KI

    Energie und KI

    Gudrun sprach im März 2020 mit Nicole Ludwig. Sie ist eine Kollegin am KIT am Campus Nord und gehört dem Institut für Automation und angewandte Informatik an. Sie war Mitglied des DFG Graduiertenkollegs Energiezustandsdaten Informatikmethoden zur Analyse, Erfassung und Nutzung und ist dabei, ihre Promotion abzuschließen. Im Studium wurde sie von den Themen der Ökonometrie und Statistik eingefangen und von der Freude, aus empirischen Daten verlässliche Ergebnisse ableiten zu können. Sie hat schon in ihrer Bachelorarbeit Maschinelles Lernen für Prognosen benutzt. Deshalb war es sehr spannend für sie, diese Kenntnisse und ihre Freude am Thema in das Graduiertenkolleg zu Energiedaten und Informatik einzubringen. Als Gesellschaft müssen wir in naher Zukunft eine Energieproduktion ohne fossile Brennstoffe erreichen. Es ist jedoch nötig, beim Nutzen von erneuerbaren Energien im Vergleich zu konventioneller Energieerzeugung umzulernen, um einerseits für eine stabile Versorgung von Wirtschaft und Haushalten zu sorgen und andererseits dabei alle Lasten der nötigen Veränderungen fair zu verteilen. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Energieproduktion zu optimieren. Zum einen können wir den Produktionszeitplan besser auf die Nachfrage abstimmen. Zum anderen können wir das Verbrauchsverhalten ändern, um eine optimale Versorgungsstrategie zu unterstützen. Traditionell kennt man Prognosen für die Energienachfrage in unterschiedlichen Zeithorizonten und macht diese zur Grundlage für Produktionspläne. Mit einer zunehmenden und sich ändernden Menge an Variablen, die das System beeinflussen, sind perfekte Vorhersagen jedoch sehr unrealistisch und wahrscheinlich nicht der richtige Ansatz für die Zukunft. Man muss sich hierzu nur vor Augen halten, dass die Energieernte sowohl bei Windkraft als auch für Solarstrom stark vom Wetter abhängen. Wenn auch die Wettervorhersage schon sehr viel besser geworden ist, so ist es doch noch nicht möglich, auf ihrer Grundlage hinreichend sichere Vorhersagen für die Energieerzeugung machen zu können. Andererseits gibt es heute auch bessere Möglichkeiten, die Energieabnahme zumindest im Prinzip von außen zu steuern. Das was früher als Nachtstrom die Abnahme von Stromspitzen mit niedrigen Preisen versüßte, kann heute ganz regional und sich täglich anpassend nicht nur in Betrieben sondern sogar im Haushalt steuern, wann beispielsweise die Waschmaschine läuft oder ein Warmwasserspeicher lädt. Bald kann auch die Flotte an E-Fahrzeugen mit ihren Akkumulatoren Energie zum passenden Zeitpunkt abnehmen und auch in Spitzenzeiten wieder abgeben. Die Gesetzgebung ist hier noch nicht so weit wie die technischen Möglichkeiten. Aber man muss sicher auch noch einmal gründlich darüber nachdenken, in welcher Art und Weise man Personen dazu zwingen will, Daten dafür zur Verfügung zu stellen und wie man sie anschließend vor dem Missbrauch dieses Wissens durch Unbefugte schützen kann. (...)

    • 39 min
    Fernstudium Maschinenbau

    Fernstudium Maschinenbau

    Gudrun sprach Mitte März 2020 mit Franziska Blendin. Das Gespräch fand statt, während beide sich in ihrem jeweiligen Wohnzimmern aufhielten: Gudrun in Karlsruhe und Franziska in Frankfurt (Main). Seit drei Semestern absolviert Franziska ein Online Studium an der Fachhochschule Frankfurt und strebt einen Bachelor in Maschinenbau an. Gudrun wollte gern von ihr erfahren, wieso sie sich für diesen Weg entschieden hat und was ihre Erfahrungen mit dieser besonderen Art des Studiums sind. Franziska hat nicht im Gymnasium Abitur gemacht, sondern ein Fachabitur im Rahmen einer Ausblidung zur Sozialassistentin im Fachbereich Pflege. Während ihrer Tätigkeit als Assistentin einer Rollstuhlfahrerin kam die Idee auf, dass sich Franziska bei dem Rollstuhlhersteller schlau machen könnte, um auch kleine Reparaturen oder Anpassungen an dem Gerät übernehmen zu können. So kam es zu einem Praktikum in dem mittelständischen Unternehmen, das den Rollstuhl herstellt. In der Zeit wuchs ihr die Flex ans Herz und es wurde die Idee geboren, so einen Beruf zu erlernen. Sie hat als Zerspanerin und Schlosserin gearbeitet, wollte allerdings auf jedenfall noch eine Fortbildung machen. Im Prinzip hätten zunächst die Möglichkeiten, einen Meister zu machen oder eine Techniker-Ausbildung neben dem Beruf zu absolvieren nahe gelegen. Aber die Erfahrung zeigte Franziska, dass es als Frau ohnehin nicht so leicht ist, für diese Stellen in die engere Wahl zu kommen und dass diese handwerkstypischen Abschlüsse häufig nicht entsprechend gewürdigt werden. Vom Lernaufwand neben der Erwerbsarbeit sind diese Wege aber ähnlich. So hat sich Franziska für ein online Studium entschieden. Der große Vorteil ist, dass es zeitlich flexibler ist und deshalb leichter mit einer Berufstätigkeit passend gemacht werden kann. Bei 100% Job schafft man aber nicht so viel, wie der ideale Plan bis zum Bachelor vorsieht, sondern eher so 3-4 Fächer (das sind 15-20 Leistungspunkte statt der im Plan avisierten 30 Punkte pro Semester - jeder Leistungspunkt entspricht dabei etwa 30 Zeitstunden Aufwand). Hinzu kommt, dass eigentlich alle, deren Abitur schon eine Weile zurück liegt und die vielleicht ein Schmalspurabi wie Franziska haben, Probleme mit Mathe und anderen Naturwissenschaften haben. Franziska ist z.B. sehr froh, dass sie nun nach drei Semestern endlich Mathe 1 bestanden hat (Mathe 2 fiel ihr dann nicht so schwer). Für jedes Modul sind drei Anwesenheitszeiten pro Semester geplant, die ausnahmsweise auch als Webkonferenz durchgeführt werden, in der die Studierenden Fragen stellen können. Den Stoff muss man sich vorher selbst z.B. mit Hilfe eines Lernprogramms oder dem Skript erarbeiten. Wöchentlich gibt es 60-90 min Vorlesung als Webkonferenz - das ist aber mehr eine Zusammenfassung des Stoffs und reicht nicht, um den Stoff zu verstehen. Außerdem müssen noch zwei Hausarbeiten eingesendet werden, um zur Prüfung zugelassen zu werden. (...)

    • 1 hr 2 min
    Machine Learning - Maschinelles Lernen

    Machine Learning - Maschinelles Lernen

    Gudrun spricht mit Sebastian Lerch vom Institut für Stochastik in der KIT-Fakultät für Mathematik. Vor einiger Zeit - Anfang 2015 - hatten die beiden schon darüber gesprochen, wie extreme Wetterereignisse stochastisch modelliert werden können. Diesmal geht es um eine Lehrveranstaltung, die Sebastian extra konzipiert hat, um für Promovierende aller Fachrichtungen am KIT eine Einführung in Machine Learning zu ermöglichen. Der Rahmen hierfür ist die Graduiertenschule MathSEED, die ein Teil des im Oktober 2018 gegründeten KIT-Zentrums MathSEE ist. Es gab schon lange (und vielleicht immer) Angebote am KIT, die insbesondere Ingenieure an moderne Mathematik heranführten, weil sie deren Methoden schon in der Masterphase oder spätestens während der Promotion brauchten, aber nicht durch die klassischen Inhalten der Höheren Mathematik abgedeckt werden. All das wird nun gebündelt und ergänzt unter dem Dach von MathSEED. Außerdem funktioniert das nun in beide Richtungen: Mathematiker:innen, werden ebenso zu einführenden Angeboten der anderen beteiligten Fakultäten eingeladen. Das Thema Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz war ganz oben auf der Wunschliste für neu zu schaffende Angebote. Im Februar 2020 hat Sebastian diese Vorlesung erstmalig konzipiert und gehalten - die Übungen wurden von Eva-Maria Walz betreut. Die Veranstaltung wird im Herbst 2020 wieder angeboten. Es ist nicht ganz einfach, die unterschiedlichen Begriffe, die für Künstliche Intelligenz (kurz: KI) benutzt werden gegeneinander abzutrennen, zumal die Sprechweisen in unterschiedlichen Kontexten unterschiedlich sind. Hinzu tritt, dass mit der Verfügbarkeit großer Datenmengen und der häufigen Nutzung von KI und Big Data gemeinsam auch hier vieles vermischt wird. Sebastian defininiert Maschinelles Lernen als echte Teilmenge von KI und denkt dabei auch daran, dass z.B. symbolisches Rechnen KI ist. Ebenso geben schon lange sogenannte Expertensysteme Hilfestellung für Entscheidungen. Hier geben Regeln ein Programm vor, das Daten-Input zu einem Output verwandelt. Heute denken wir bei KI eher daran, dass z.B. der Computer lernt wie ein Bild eines Autos aussieht, ohne dass dafür klare Regeln vorgegeben werden. Dies ist eher vergleichbar damit, wie Kinder lernen. Die modernste Variante ist sogenanntes Deep Learning auf der Basis von Neuronalen Netzen. Die Abgrenzung zu statistischen Verfahren ist mitunter nicht so klar. Das Neuronale Netz wird dabei eine Black Box, was wissenschaftlich arbeitende Menschen nicht ganz befriedigt. Aber mit ihrer Hilfe werden komplexere Probleme lösbar. Forschung muss versuchen, die Entscheidungen der Black Box nachvollziehbar zu machen und entscheiden, wann die Qualität ausreicht. Dazu muss man sich überlegen: Wie misst man Fehler? In der Bildverarbeitung kann es genügen, z.B. falsch erkannte Autos zu zählen. In der Wettervorhersage lässt sich im Nachhinein feststellen, welche Fehler in der Vorhersage gemacht wurden. (...)

    • 41 min
    Photoacoustic Tomography

    Photoacoustic Tomography

    In March 2018 Gudrun had a day available in London when travelling back from the FENICS workshop in Oxford. She contacted a few people working in mathematics at the University College London (ULC) and asked for their time in order to talk about their research. In the end she brought back three episodes for the podcast. This is the second of these conversations. Gudrun talks to Marta Betcke. Marta is associate professor at the UCL Department of Computer Science, member of Centre for Inverse Problems and Centre for Medical Image Computing. She has been in London since 2009. Before that she was a postdoc in the Department of Mathematics at the University of Manchester working on novel X-ray CT scanners for airport baggage screening. This was her entrance into Photoacoustic tomography (PAT), the topic Gudrun and Marta talk about at length in the episode. PAT is a way to see inside objects without destroying them. It makes images of body interiors. There the contrast is due to optical absorption, while the information is carried to the surface of the tissue by ultrasound. This is like measuring the sound of thunder after lightning. Measurements together with mathematics provide ideas about the inside. The technique combines the best of light and sound since good contrast from optical part - though with low resolution - while ultrasound has good resolution but poor contrast (since not enough absorption is going on). In PAT, the measurements are recorded at the surface of the tissue by an array of ultrasound sensors. Each of that only detects the field over a small volume of space, and the measurement continues only for a finite time. In order to form a PAT image, it is necessary to solve an inverse initial value problem by inferring an initial acoustic pressure distribution from measured acoustic time series. In many practical imaging scenarios it is not possible to obtain the full data, or the data may be sub-sampled for faster data acquisition. Then numerical models of wave propagation can be used within the variational image reconstruction framework to find a regularized least-squares solution of an optimization problem. Assuming homogeneous acoustic properties and the absence of acoustic absorption the measured time series can be related to the initial pressure distribution via the spherical mean Radon transform. Integral geometry can be used to derive direct, explicit inversion formulae for certain sensor geometries, such as e.g. spherical arrays. At the moment PAT is predominantly used in preclinical setting, to image tomours and vasculature in small animals. Breast imaging, endoscopic fetus imaging as well as monitoring of perfusion and drug metabolism are subject of intensive ongoing research. The forward problem is related to the absorption of the light and modeled by the wave equation assuming instanteneous absorption and the resulting thearmal expansion. In our case, an optical ultrasound sensor records acoustic waves over time, (...)

    • 45 min

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