Professor Dr.

Andreas Weber († 15.03.2020)

Leiter der Arbeitsgruppe "Multimedia, Simulation und Virtuelle Realität"
 
Endenicher Allee 19A, Raum
D-53115 Bonn
Germany
3.014
Telefon: +49 (0) 228 73-4426
Fax: +49 (0) 228 73-4212
E-Mail: weber@REMOVETHISPART.cs.uni-bonn.de

Trauerfall

Bestürzt und betroffen teilen wir mit, dass unser lieber Freund und geschätzter Kollege Prof. Dr. Andreas Weber am Abend des Sonntags, 15. März 2020, plötzlich verstorben ist. Geboren und aufgewachsen in Baden-Württemberg, studierte er zunächst an den Universitäten Tübingen und Boulder, Colorado, Mathematik. Nach seiner Promotion in Informatik an der Universität Tübingen arbeitete er als Postdoc am Institut für Informatik der Cornell University, der Universität Tübingen und dem Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung in Darmstadt. Im Jahr 2001 nahm Andreas einen Ruf an unsere Universität als Leiter der Forschungsgruppe "Multimedia, Simulation und Virtuelle Realität" an. Wissenschaftlich galt er als eine Autorität auf den Gebieten der physikalisch basierten Modellierung und Simulation sowie der Computeralgebra. Andreas war beispiellos in der Lehre und Selbstverwaltung engagiert. Unter anderem war er Vorsitzender des Prüfungsausschusses für Informatik, Vorsitzender der Fachbereichsgruppe und zuletzt auch Vertreter der Informatik im Fakultätsrat. Er war unglaublich belesen und verfügte über einen immensen Wissensschatz über verschiedene Disziplinen hinweg. Mit größtem Engagement setzte er sich für die internationale Vernetzung seines Fachgebietes ein und hatte stets eine offene Tür für Besucher aus aller Welt. In Erinnerung bleiben wird er uns als stets freundlicher und häufig augenzwinkernder, gutmütiger und über alle Maße hilfsbereiter Mensch. Wir alle sind stolz darauf, ihn gekannt zu haben, stolz auf das, was er in seinem Leben erreicht hat, und stolz auf das Vermächtnis, das er auf unserem Gebiet hinterlassen hat. Wir werden seine Anwesenheit sehr vermissen.

Veranstaltungen

Laufende Projekte

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Für die physikalisch basierte Analyse und Synthese von menschlichen Bewegungen gibt es vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Sie können beispielsweise dabei helfen medizinische Rehabilitationsmassnahmen effizienter zu gestalten, das Verständnis über Sportbewegungen zu verbessern und realistisch wirkende Animationen für Filme und Computerspiele zu erstellen.
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Ziel des Projekts ist die Antizipation der Ganzkörperbewegungen.Durch die Kombination rein daten-getriebener Ansätze mit physikalisch-basierten Modellierungen sollen Antizipationen von Ganzkörperbewegungen auf der Basis von sehr spärlich gegebenen Sensor-Signalen verschiedenster Art, z.B. Inertialsensoren, EMGs oder Bodenberührungssensoren, realisiert werden.Indem Informationen der physikalisch-basierten Schicht zu model-basierten Antizipationkomponenten gemacht werden (in denen Informationen zu Gleichgewichtskontrolle oder physikalischen Beschränkungen benutzt werden) sollen auch auf robuste Art und Weise Extrapolationen aus dem Bereich von a priori untersuchten Bewegungen in neue Bereiche realisiert werden, insbesondere solche, die durch Behinderungen gegeben sind.Die antizipierten Ganzkörperbewegungen können dazu verwendet werden, um etwa Roboter in kollaborativen Aufgaben optimal zu platzieren oder auch zur direkten Unterstützung und Modulation des momentanem motorischen Verhaltens.Symbolische Auszeichnungen und Trajektorien, die sich aus Affordanzen von Objekten ergeben und die in anderen Teilprojekten berechnet werden, können als a priori Wissen integriert werden, um notwendige Rechenzeiten zu reduzieren und Kurzzeit-Vorhersagen zu stabilisieren. Diese mögen auch die Tür zu Langzeit-Antizipationen öffnen.
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Auf diesen Seiten geben wir einen Einblick in unsere Forschung im Bereich Bewegungssonifikation, die wir zusammen mit Sportwissenschaftlern der Universitäten Bonn und Hannover betreiben.
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Die Modellierung der Dynamik und Interaktion von Netzwerken ist ein Schlüsselproblem der Systemmedizin und allgemeiner der Systembiologie. Derzeit angewandte Methoden haben Probleme wie Unbestimmtheit von Parametern, Instabilität und Wachstum mit der Dimension. Wir schlagen neue Methoden zur symbolischen Analyse vor, die diese Probleme vermeiden. Darüber hinaus fokussiert unsere neue Denkweise nicht auf einzelne Instanzen sondern auf Größenordnungen. Entsprechende Computeralgebra-Probleme sind NP-hart, aber Experimente weisen auf ihre Lösbarkeit für biologische Netzwerke hin. Wir haben bereits gezeigt, dass Komplexitätsparameter wie Baumbreite oder die Anzahl verschiedener metastabiler Regime in biologischen Datenbaken verfügbarer Modelle nur langsam mir der Größe wächst. Wir werden diese Beobachtung nutzen, um herausfordernde Probleme der Netzwerkanalyse zu lösen, wie etwa die Bestimmung von Parameterregionen für die Existenz und Stabilität von Attraktoren, Modellreduktion und hybride Netzwerkmodellierung.

Abgeschlossene Projekte