Dokumentation 2012 - Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme

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Dokumentation 2012
Herausgegeben vom
MAX-PLANCK-INSTITUT FÜR INTELLIGENTE SYSTEME
Stuttgart / Tübingen
Abteilung Perzeptive Systeme, Dr. Black
Abteilung Theorie inhomogener kondensierter Materie, Prof. Dr. Dietrich
Abteilung Niederdimensionale und metastabile Materialien, Prof. Dr. Rühle (bis 30.9.2012)
Abteilung Phasenumwandlungen, Thermodynamik und Kinetik, Prof. Dr. Mittemeijer
Abteilung Autonome Motorik, Prof. Dr. Schaal
Abteilung Empirische Inferenz, Prof. Dr. Schölkopf
Abteilung Moderne magnetische Systeme, Prof. Dr. Schütz
Abteilung Neue Materialien und Biosysteme, Prof. Dr. Spatz
Umschlagbild:
Der individuelle Avatar: 3D-Aufnahmen des menschlichen Körpers nehmen langsam aber sicher ihren
Platz im alltäglichen Leben ein. Aus ihnen werden „Avatare“ erzeugt, künstliche Personen oder grafische Stellvertreter einer echten Person in der virtuellen Welt.
Zum Einsatz kommen dabei sowohl Systeme von höchster Qualität, wie zum Beispiel das 3dMD-ScanSystem des MPI für Intelligente Systeme am Standort Tübingen, als auch kostengünstige Lösungen wie
die Microsoft Kinect, bekannt als Hardware zur Steuerung einer Spielkonsole. Die Herausforderung
besteht darin, die so gewonnenen statischen 3D-Darstellungen des menschlichen Körpers voll automatisch „zum Leben zu erwecken“ und damit einen digitalen Avatar der aufgenommenen Person zu
erschaffen, der aussieht wie sein menschliches Original.
Basierend auf einer Sammlung tausender Scans, vergleichbar zu denen im Titelbild, kann der Computer ohne manuelle Bearbeitung jede gescannte Person in jeder Pose rekonstruieren und animieren.
Dieser „Co-Registration“ genannte Prozess generiert nicht nur jeden individuellen Scan auf Grundlage
eines statistischen Modells, sondern gliedert die neu gewonnenen Daten wiederum in das Modell ein der Computer lernt „sehen“.
Abteilung Perzeptive Systeme (Direktor: Michael J. Black)
Hier aufgeführte Arbeiten aus dem Jahr 2011 lagen bei Redaktionsschluss des vergangenen Berichts
noch nicht vor.
Herausgeber: Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Stuttgart / Tübingen
Telefon 0711 689-1933
Telefax 0711 689-3002
E-Mail: klooz@is.mpg.de
http://www.is.mpg.de
Verantwortlich für den Inhalt:
Prof. Dr. Bernhard Schölkopf
Redaktion:
Layout:
Druck:
Heide Klooz
Dr. Nina Grunze
Stand:
August 2013
Dokumentation 2012
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
I Struktur und Gliederung................................................................................. 4
b) Organigramm..............................................................................................................................10
II Wissenschaftliche Veröffentlichungen 2012............................................... 11
a) Veröffentlichungen in Zeitschriften und Konferenzberichten....................................................12
b) Monographien und Beiträge zu Sammelwerken.........................................................................36
c) Herausgabe von Zeitschriften und Schriftenreihen.....................................................................37
d) Herausgabe von Zeitschriftenheften............................................................................................38
III Erfindungs- und Patentanmeldungen........................................................ 39
IV Abgeschlossene Arbeiten............................................................................ 40
a) Dissertationen:.............................................................................................................................40
b) Masterarbeiten.............................................................................................................................41
c) Diplomarbeiten.............................................................................................................................42
d) Bachelorarbeiten..........................................................................................................................43
V Doktoranden .............................................................................................. 44
a) Inland (Stand: 31.12.2012) ...........................................................................................................44
b) Ausland (Stand: 31.12.2012) ........................................................................................................45
VI Gastwissenschaftler..................................................................................... 49
VII Sonstige Mitteilungen............................................................................... 52
a) Ehrungen......................................................................................................................................52
b) Berufungen/Ernennungen...........................................................................................................52
c) Ständige Mitgliedschaften der Wissenschaftlichen Mitglieder ..................................................53
d) Wissenschaftliche Veranstaltungen.............................................................................................55
e) Weitere Veranstaltungen..............................................................................................................57
VIII Berichte im Jahrbuch der Max-Planck-Gesellschaft 2013...................... 58
I
I Struktur und Gliederung
Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme 2012
a) Institutsstruktur
Geschäftsführender Direktor
Wissenschaftliche Mitglieder
Dr. Michael J. Black
Prof. Dr. Siegfried Dietrich
Prof. Dr. Ir. Eric Jan Mittemeijer
Prof. Dr. Dr.-Ing. h.c. Manfred Rühle (bis 30.09.2012)
Prof. Dr.-Ing. Stefan Schaal
Prof. Dr. Gisela Schütz
Prof. Dr. Joachim P. Spatz
Leiter einer Forschungsgruppe
Prof. Dr. Karsten Borgwardt
Dr. Peer Fischer
Dr. Ana Garcia-Saez
Dr. Matthias Krüger (ab 01.10.2012)
Dr. Na Liu (ab 1.8.2012)
Dr. Ulrike von Luxburg (bis 25.09.2012)
Dr. Ralf Richter
Dr. Sylvie Roke (bis 31.03.2012)
Dr. Ralf Zeitler und Dr. Christoph Becker-Freyseng (ab 1.6.2012)
Max Planck Fellow
Prof. Dr. Clemens Bechinger
Emeritierte Wissenschaftliche Mitglieder
Prof. Dr. Fritz Aldinger
Prof. Dr. phil. Dr. h.c. Hellmut Fischmeister
Prof. Dr. Volkmar Gerold
Prof. Dr. Helmut Kronmüller
Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Günter Petzow
Prof. Dr. Manfred Rühle (ab 1.10.2012)
Prof. Dr. Dr. h.c. Alfred Seeger
Prof. Dr. Dr. h.c. Günther Tölg
Auswärtige Wissenschaftliche Mitglieder
Prof. Dr. Jacques Friedel, Paris, Frankreich
Prof. Dr. Arthur Heuer, Cleveland, Ohio, USA
Prof. Dr. Johannes Heydenreich, Halle (Saale), Deutschland
Prof. Dr. Frans A. Spaepen, Cambridge, MA, USA
4
Dokumentation 2012
Dokumentation 2012
I
Fachbeirat
Für Fachbeiratssitzung im Dezember 2012:
Vorsitzender:
Prof. Dr. Itamar Willner, Jerusalem, Israel
Stellvertretender Vorsitzender:
Prof. Dr. Yves Bréchet, Grenoble, Frankreich
Prof. Dr. Jan K.G. Dhont, Jülich, Deutschland
Prof. Dr. Daan Frenkel, Cambridge, United Kingdom
Prof. Dr. George C. Hadjipanayis, Newark, DE, USA
Prof. Dr. Jim M. Howe, Charlottesville, VA,USA
Prof. Dr. Gabrielle Long, Argonne, IL, USA
Prof. Dr. Uri Sivan, Haifa, Israel
Prof. Dr. Marcel A. J. Somers, Lyngby, Dänemark
Für Fachbeiratssitzung im Januar 2013:
Vorsitzender:
Dr. Andrew Blake, Cambridge, United Kingdom
Prof. Dr. Zoubin Ghahramani, United Kingdom
Prof. Dr. Josef A. Käs, Leipzig, Deutschland
Prof. Dr. Danica Kragic, Stockholm, Schweden
Prof. Dr. Massimiliano Pontil, United Kingdom
Prof. Dr. Helge Ritter, Bielefeld, Deutschland
Prof. Dr. Yair Weiss, Jerusalem, Israel
Prof. Dr. Itamar Willner, Jerusalem, Israel
5
I
Dokumentation 2012
Kuratorium
Vorsitzender:
Prof. Dr. Winfried J. Huppmann, Eschen, Liechtenstein
Stellvertretender Vorsitzender:
Dr. Peter Grahle, Mössingen, Deutschland
Ehrenvorsitzender:
Prof. Dr. Karl Ganzhorn, Sindelfingen, Deutschland
Christoph Dahl, Stuttgart, Deutschland
Dr. Siegfried Dais, Gerlingen, Deutschland
Prof. Dr. Thomas Hirth, Stuttgart, Deutschland
MinDir Wolfgang Leidig, Stuttgart, Deutschland
Dr. Heinrich Lohstöter, Neumarkt, Deutschland
StS Klaus-Peter Murawski, Stuttgart, Deutschland
Prof. Dr.-Ing. Wolfram Ressel, Stuttgart, Deutschland
Dr. Jeanne Rubner, München, Deutschland (ab Juni 2012)
Dr. Wolfgang Schuster, Stuttgart, Deutschland
MinDir Dr. Simone Schwanitz, Stuttgart, Deutschland
Prof. Dr. Eberhard Umbach, Karlsruhe, Deutschland
Prof. Dr. Markus Weber, Oberkochen, Deutschland (ab Juli 2012)
Prof. Dr. Hans-Joachim Werner, Stuttgart, Deutschland
Prof. Dr. Martin Winterkorn, Wolfsburg, Deutschland
Prof. Dr. Eberhart Zrenner, Tübingen, Deutschland (ab September 2012)
6
Dokumentation 2012
I
Am Institut tätige Wissenschaftler (Stand 31. Dezember 2012)
Prof. Dr. Peter Antonie van Aken
Prof. Dr. Clemens Bechinger
Dr. Christoph Becker-Freyseng
Dr. Markus Bier
Dr. Ewald Bischoff
Dr. Johannes Christian Bleibel
Dr. Stephanie Bleicken
Dr. Heike Böhm
Dr. Jeanette Bohg
Prof. Dr. Karsten Borgwardt
Dr. Elisabetta Ada Cavalcanti-Adam
Prof. Dr. Manfred Fähnle
Dr. Peer Fischer
David Flötotto
Dr. Ana Garcia Saez
Dr. Fania Geiger
Dr. Jürgen Gall
Dr. Peter-Vincent Gehler
Franz-Werner Gergen
Priv.-Doz. Dr. habil. Eberhard Goering
Dr. Christian Gojak
Dr. Corinne Grevent
Dr.-Ing. Moritz Grosse-Wentrup
Dr. Nina Christine Grunze
Dr. Tamas Haraszti
Dr. Stefan Harmeling
Philipp Hennig, Ph.D.
Dr. Michael Hirscher
Dr. Vera Catherine Hirschfeld-Warneken
Dr. Tu Hoang
Priv.-Doz. Dr. habil. Dominik Janzing
Priv. Doz. Dr. med. Dieter Kaufmann
Dr. Ralf Kemkemer
Katharina Klein
Priv.-Doz. Dr. habil. Michael Krech
Dr. Stefan Kudera
Dr. Cornelia Lee-Thedieck
Dr. Andreas Leineweber
Dr. Hans-Georg Libuda
7
I
Dokumentation 2012
Dr. Na Liu
Matthew Loper, M.Sc.
Anna Maria Maciolek, Ph.D., habil.
Priv.-Doz. Dr. habil. Günter Majer
Dr. Andrew Gonchee Mark
Dr. Sai Ramudu Meka
Dr. Christoph Morhard
Dr. Christine Anna Muth
Dr. Peter Oswald
Dr. Claudia Pacholski
Prof. Dr. Jan Peters
Dr. Fritz Phillipp
Eric Rachlin, Ph.D.
Dr. Behnaz Rahmati Kalkhoran
Dr. Markus Rauscher
Dr. Harald Reichert (abgeordnet)
Dr. Gunther Richter
Dr. Ludovic Righetti
Dr. Claudio Gavino Rolli
Dr. Amin Rustom
Dr. Lothar Schimmele
Dr.-Ing. Thomas Schultz
Dr. Richard William Moore Segar
Dr. Wilfried Sigle
Dr. Vesna Srot
Dr. Hermann Stoll
Dr. Agnes Szökefalvi-Nagy
Dr. Mikola Tasinkevych
Dr. Sebastian Treiber
Dr. Matthias Tröndle
Zumin Wang, Ph.D.
Markus Weigand, Dipl. Phys.
Prof. Dr. Felix Wichmann
Dr. Peter Wochner
Dipl.-Math. Thorsten Oliver Zander
Dr. Melanie Nicole Zeilinger
Dr. Ralf Zeitler
Monika Zelman-Femiak, Ph.D.
Dr. Nikolay Stamenov Zotov
8
Dokumentation 2012
I
Wissenschaftliche Mitarbeiter an der Universität Stuttgart,
Institut für Materialwissenschaft, Lehrstuhl I, Prof. Dr. E. J. Mittemeijer
(Stand: 31. Dezember 2012)
Dipl.-Ing. Bastian Rheingans
Dr. Ralf Schacherl
Wissenschaftliche Mitarbeiter an der Universität Stuttgart,
Institut für Theoretische und Angewandte Physik
(Stand: 31. Dezember 2012)
Priv.-Doz. Dr. habil. Ludger Harnau
Dr. Felix Höfling
Dr. Matthias Krüger
9
Wissenschaftliche Abteilungen
(Wiss.) Servicegruppen
Wissenschaftliche
Arbeitsgruppe
Forschungsgruppen
10
Gemeinsame
Einrichtungen
mit FKF
StEM
Max Planck
Fellow
Weiche Materie
(Bechinger)
Mikro-, Nanound Molekulare
Systeme
(Fischer)
 mit Universität Stuttgart
Bibliothek
Netzwerkgruppe
IT-Gruppe
Stuttgart
Glastechnik
ZWE
Röntgenbeugung
Phasenumwandlungen,
Thermodynamik
und Kinetik
Theorie
inhomogener
kondensierter
Materie
Nichtgleichgewichtssysteme
(Krüger)
Lab-in-a-tube and
Nanorobotics
(Sanchez)
Mittemeijer *
Dietrich *
Geschäftsstelle Stuttgart
Stuttgart
Institutsgeschäftsstelle
Probenherstellung
Dual Beam
Moderne
magnetische
Systeme
Schütz ***
ZWE
Dünnschichtlabor
N.N.
IT-Gruppe
Tübingen
ZWE
Software Workshop
Perzeptive
Systeme
Black
*****
**** Honorarprofessuren an den Universitäten Tübingen, Berlin, ETH Zürich bis 30.06.2014
*** Honorarprofessur an der Universität Stuttgart
** Professur an der Universität Heidelberg
* Personalunion mit der Universität Stuttgart
ZWE
Analytik
N.N.
N. N.
Komm. Leiter
Spatz
****** Professur an der Universität von Südkalifornien (USA)
Fachbeirat
Empirische
Inferenz
ZWE
Scientific
Computing
N.N.
N.N.
Kooperation mit
MPI f. biol. Kyb.
(geplant)
h:\austausch\leitung\SP_Ta\Organigramme\Organigramm-MPI-IS September 2013
Mechatronik
Werkstatt
ZWE
Optics, Light and
Sensing
Autonome
Motorik
Schölkopf
****
Geschäftsstelle Tübingen
Tübingen
Maschinelles Lernen
und Systembiologie
(Borgwardt)
Kuratorium
Schaal
******
Kollegium Tübingen
***** Honorarprofessuren an den Universitäten Brown, Stanford (USA), Tübingen
ZWE
Biomaterialien
nano.AR (Dirks)
Membrane Biophysik (Garcia-Sáez)
Intelligente Nanoplasmonik (Liu)
Glykobiotechnologie (Richter)
Halbleiter Biosensorik (Zeitler)
Neue Materialien
und
Biosysteme
N.N.
Komm. Leiter
Mittemeijer
Kollegium
M. J. Black, S. Dietrich, E.J. Mittemeijer,
S. Schaal, B. Schölkopf, G. Schütz, J. Spatz
Spatz **
Kollegium Stuttgart
Feinmechanische
Werkstatt
Stand: 01. September 2013
Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
I
Dokumentation 2012
b) Organigram
Dokumentation 2012
II
II Wissenschaftliche Veröffentlichungen 2012
a) Veröffentlichungen in Zeitschriften und Konferenzberichten
Abou-Ras, D., Schmidt, S. S., Caballero, R., Unold, T., Schock, H.-W., Koch, C. T., Schaffer, B., Schaffer,
M., Choi, P.-P., and Cojocaru-Miredin, O.: Confined and chemically flexible grain boundaries in polycrystalline compound semiconductors. Advanced Energy Materials 2, (8), 992-998, (2012). DOI:
10.1002/aenm.201100764.
Ackerbauer, S.-V., Senyshyn, A., Bormann, H., Burkhardt, U., Ormeci, A., Rosner, H., Schnelle, W., Gamza, M., Gumeniuk, R., Ramlau, R., Bischoff, E., Schuster, J., Weitzer, F., Leithe-Jasper, A., Tjeng, L.,
and Grin, Y.: Structural transformation with “negative volume expansion”: chemical bonding and
physical behavior of TiGePt. Chemistry-a European Journal 18, 6272-6283, (2012). DOI: 10.1002/
chem.201102401.
Al Bitar, L., Gorb, S. N., Zebitz, C. P. W., and Voigt, D.: Egg adhesion of the codling moth Cydia pomonella L. (Lepidoptera, Tortricidae) to various substrates: I. Leaf surfaces of different apple cultivars.
Anthropod-Plant Interactions 6, (3), 471-488 (2012). DOI: 10.1007/s11829-012-9198-z.
Alamgir, M., and von Luxburg, U.: Shortest path distance in random k-nearest neighbor graphs. In:
Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012), (Eds.) J.
Langford, and J. Pineau. Omnipress, Madison, Wis. (2012), 1031-1038.
Alber, I., Sigle, W., Demming-Janssen, F., Neumann, R., Trautmann, C., Van Aken, P. A., and Toimil-Molares, M. E.: Multipole surface plasmon resonances in conductively coupled metal nanowire dimers. ACS Nano 6, (11), 9711-9717 (2012). DOI: 10.1021/nn303149p.
Altrock, E., Muth, C. A., Klein, G., Spatz, J. P., and Lee-Thedieck, C.: The significance of integrin ligand
nanopatterning on lipid raft clustering in hematopoietic stem cells. Biomaterials 33, 3107-3118,
(2012). DOI: 0.1016/j.biomaterials.2012.01.002.
Attili, S., Borisov, O. V., and Richter, R. P.: Films of end-grafted hyaluronan are a prototype of a brush of
a strongly charged, semi-flexible polyelectrolyte with intrinsic excluded volume. Biomacromolecules 13, 1466-1477 (2012). DOI: 10.1021/bm3001759.
Attili, S., and Richter, R. P.: Combining colloidal probe atomic force and reflection interference contrast
microscopy to study the compressive mechanics of hyaluronan brushes. Langmuir 28, (6), 32063216 (2012). DOI: 10.1021/la204602n.
Aytun, T., Turak, A., Baikie, I., Halek, G., and Ow-Yang, C. W.: Solution-processed LiF for work function tuning in electron bilayers. Nano Letters 12, (1), 39-44 (2012). DOI: 10.1021/nl202838a.
Baffou, G., Bon, P., Savatier, J., Polleux, J., Zhu, M., Merlin, M., Rigneault, H., and Monneret, S.: Thermal imaging of nanostructures by quantitative optical phase analysis. ACS Nano, 6 (3), 2452-2458
(2012). DOI: 10.1021/nn2047586.
Bai, A. H., Milde, T., Remke, M., Rolli, C. G., Hielscher, T., Cho, Y.-J., Kool, M., Northcott, P. A., Jugold,
M., Bazhin, A. V., Eichmüller, S. B., Kulozik, A. E., Pscherer, A., Benner, A., Taylor, M. D., Pomeroy,
S. L., Kemkemer, R., Witt, O., Korshunov, A., Lichter, P., and Pfister, S. M.: MicroRNA-182 promotes
leptomeningeal spread of non-sonic hedgehog-medulloblastoma. Acta Neuropathologica 123, 529538 (2012). DOI: 10.1007/s00401-011-0924-x.
11
II
Dokumentation 2012
Baier, J., Naumburg, T., Blumenstein, N., Jeurgens, L., Welzel, U., Do, T., and Pleiss, J.: Bio-inspired mineralization of zinc oxide in presence of ZnO-binding peptides. Biointerface Research in Applied
Chemistry 2, 380-391.
Bakradze, G., Jeurgens, L. P. H., and Mittemeijer, E. J.: An STM study of the initial oxidation of single-crystalline zirconium surfaces. Surface Science 606, 846-851 (2012).
Balci, S., Hahn, K., Kopold, P., Kadri, A., Wege, C., Klaus, K., and Bittner, A. M.: Electroless synthesis of
3 nm wide alloy nanowires inside Tobacco mosaic virus. Nanotechnology 23, (4): 045603 (2012).
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Balduzzi, D., and Besserve, M.: Towards a learning-theoretic analysis of spike-timing dependent plasticity. In: 26th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2012), (Eds.)
Bartlett, P., Pereira, F.C.N., Burges, C.J.C., Bottou, L., Weinberger, K. Q. Advances in Neural Information Processing Systems 25, 2012, 2465-2473.
Ballan, L., Taneja, A., Gall, J., van Gool, L., and Pollefeys, M.:. Motion Capture of Hands in Action using
Discriminative Salient Points. In: Computer Vision – ECCV 2012. 12th European Conference on
Computer Vision, Proceedings, Part VI, (Eds) A. Fitzgibbon et al. Lecture Notes in Computer Vision 7577. Springer, Berlin, Heidelberg (2012), 630-653.
Baraban, L., Tasinkevych, M., Popescu, M. N., Sanchez, S., Dietrich, S., and Schmidt, O. G.: Transport
of cargo by catalytic Janus micro-motors. Soft Matter 8, (1), 48-52 (2012). DOI: 10.1039/C1SM06512B.
Barba-Ortega, J., Sardella, E., Albino Aguiar, J., and Brandt, E. H.: Vortex state in a mesoscopic flat disk
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Ben Amor, H., Kroemer, O., Hillenbrand U, Neumann, G., and Peters, J.: Generalization of Human
Grasping for Multi-Fingered Robot Hands. In: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, Piscataway, NJ, USA (2012), 2043 2050. DOI: 10.1109/
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Bezrukov, I., Mantlik, F., Schmidt H, Schölkopf, B., and Pichler, B.: MR-based PET Attenuation Correction for PET/MR Imaging. Seminars in Nuclear Medicine 43, (1), 45-59 (2012). DOI: 10.1053/j.
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Bier, M., Gambassi, A., and Dietrich, S.: Local theory for ions in binary liquid mixtures. The Journal of
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Bier, M., and Harnau, L.:The structure of fluids with impurities. Zeitschrift für Physikalische Chemie.
International Journal of Research in Physical Chemistry and Chemical Physics 226, (7-8), 807-814
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12
Dokumentation 2012
II
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Bode, A. A. C., Vonk, V., van den Bruele, F. J., Kok, D. J., Kerkenaar, A. M., Mantilla, M. F., Jiang, S.,
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II
Dokumentation 2012
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Talebi, N., Sigle, W., Vogelgesang, R., Koch, C. T., Fernández-López, C., Liz-Marzán, L. M., Ögüt, B.,
Rohm, M., and van Aken, P. A.: Breaking the mode degeneracy of surface plasmon resonances in a
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Tang, K., White, R. J., Mu, X. K., Titirici, M.-M., van Aken, P. A., and Maier, J.: Hollow carbon nanospheres with a high rate capability for lithium-based batteries. ChemSusChem 5 (2), 400-403
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Toimil-Molares, M. E., Röntzsch, L., Sigle, W., Heinig, K.-H., Trautmann, C., and Neumann, R.: Pipetting
nanowires: in situ visualization of solid-state nanowire-to-nanoparticle transformation driven by
surface diffusion-mediated capillarity. Advanced Functional Materials 22 (4), 695-701 (2012). DOI:
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Dokumentation 2012
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Trappmann, B., Gautrot, J. E., Connelly, J. T., Strange, D. G. T., Li, Y., Oyen, M. L., Cohen Stuart, M. A.,
Böhm, H., Li, B., Vogel, V., Spatz, J. P., Watt, F. M., and Huck, W. T. S.: Extracellular-matrix tethering regulates stem-cell fate. Nature Materials 11, 642-649 (2012). DOI: 10.1038/nmat3339.
Treiber, S., Stahl, C., Schütz, G., and Albrecht, J.: Unusual flux jumps above 12 K in non-homogeneous
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Ullrich, S., Scheeler, S. P., Pacholski, C., Spatz, J. P., and Kudera, S.: Formation of large 2D arrays of
shape-controlled colloidal nanoparticles at variable interparticle distances. Particle and Particle
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for Scene Exploration. In: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
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Vogel, A., Drews, A., Weigand, M., and Meier, G.: Direct imaging of phase relation in a pair of coupled
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Voigt, D., Karguth, A., and Gorb, S.: Shoe soles for the gripping robot: Searching for polymer-based
materials maximising friction. Robotics and Autonomous Systems 60, (8), 1046-1055 (2012). DOI:
10.1016/j.robot.2012.05.012.
Voigt, D., Roth-Nebelsick, A., Miranda, T., Ebner, M., and Gorb, S.: Visualization of small water droplets
on surfaces with different degree of wettability by using cryo-scanning electron microscopy. Journal of Advanced Microscopy research, 7, 64-67 (2012). DOI: 10.1166/jamr.2012.1091.
Von Luxburg, U., Williamson, R., and Guyon, I.: Clustering: Science or Art? In: Unsupervised Learning
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Wang, Z., Jeurgens, L. P. H., Phillipp, F., and Mittemeijer, E. J.: Real-time visualization of convective
transportation of solid materials at nanoscale. Nano Letters 12, 6126-6132 (2012). DOI: 10.1021/
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33
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Dokumentation 2012
Weiss, A., Hirshberg, D., and Black, M. J.: Home 3D-body scans from noisy image and range data. In:
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Weiße, S., Heddergott, N., Heydt, M., Pflästerer, D., Maier, T., Haraszti, T., Grunze, M., Engstler, M., and
Rosenhahn, A.: A quantitative 3D motility analysis of trypanosoma brucei by use of digital in-line
holographic microscopy. PLoS ONE 7 (5), e37296 (2012). DOI: 10.1371/journal.pone.0037296.
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Widmer, C., Kloft M, Görnitz, N., and Rätsch, G.: Efficient Training of Graph-Regularized Multitask
SVMs. In: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference,
ECML/PKDD 2012. Lecture Notes in Computer Science 7523. Springer, Berlin, Heidelberg (2012),
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Willaert, B., Bohg, J., Van Brussel, H., and Niemeyer, G.: Towards Multi-DoF Model Mediation: Using
Vision to Augment Feedback. In International Symposium on Haptic Audio-Visual Environments
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Windram, O., Madhou, P., McHattie, S., Hill, C., Hickman, V., Cooke, E., Jenkins, D., Penfold, C., Baxter,
L., Breeze, E., Kiddle, S., Rhodes, J., Atwell, S., Kliebenstein, D., Kim, Y.-S., Stegle, O., Borgwardt, K.,
Zhang, C., Tabrett, A., Legaie, R., Moore, J., Finkenstadt, B., Wild, D., Mead, A., Rand, D., Beynon, J.,
Ott, S., Buchanan-Wollaston, V., and Denby, K.: Arabidopsis defense against Botrytis cinerea: chronology and regulation deciphered by high-resolution temporal transcriptomic analysis. The Plant
Cell Online 24, 3530-3557 (2012). DOI: 10.1105/tpc.112.102046.
Wöhrle, T., Leineweber, A., and Mittemeijer, E. J.: The shape of nitrogen concentration-depth profiles in
γ’-Fe4N1-z. Metallurgical and Materials Transactions A, 43A, 610-618 (2012).
Wöhrle, T., Leineweber, A., and Mittemeijer, E. J.: Microstructural and phase evolution of compound
layers growing on α-iron during gaseous nitrocarburizing. Metallurgical and Materials Transactions A, 43A, 2401-2413 (2012).
Wuethrich, M., Pastor, P., Righetti, L., Billard, A., and Schaal, S.: In: IEEE International Conference on
Robotics and Automation (ICRA 2012). IEEE, Piscataway, USA (2012), 3637-3644. DOI: 10.1109/
ICRA.2012.6225179.
Wulff, J., Butler, D. J., Stanley, G. B., and Black, M. J.: In: Computer Vision - ECCV 2012. 12th European Conference on Computer Vision. Proceedings. Part II, Workshops and Demonstrations, (Eds.)
A. Fusiello, V. Murino, R. Cucchiara. Lecture Notes in Computer Science 7584 . Springer, Berlin,
Heidelberg (2012), 168-177
Yao, A., Gall, J., and van Gool, L.: Coupled Action Recognition and Pose Estimation from Multiple
Views. International Journal of Computer Vision 100, (1), 16-37 (2012).
Yao, A., Gall, J., Leistner, C., and van Gool, L.: Interactive Object Detection. In: IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2012). IEEE, Piscataway, USA (2012), 32423249. DOI: 10.1109/CVPR.2012.6248060.
34
Dokumentation 2012
II
Zander, T.: Context-aware brain-computer interfaces: exploring the information space of user,
technical system and environment. Journal of Neural Engineering 9, (1): 016003 (2012). DOI:
10.1088/1741-2560/9/1/016003.
Zander, T.: Towards identifying and validating cognitive correlates in a passive Brain-Computer Interface for detecting Loss of Control. In: Proceedings of the 34th Annual International Conference of
the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2012). IEEE (2012).
Zscheischler, J., Mahecha, M., and Harmeling, S.: Climate classifications: the value of unsupervised clustering. In: International Conference on Computational Science (ICCS 2012). Procedia Computer
Science 9, 897-906 (2012).
Zuffi, S., Freifeld, O., and Black, M. J.: From pictorial structures to deformable structures. In: 25th IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, Piscataway, USA (2012),
3546-3553. DOI: 10.1109/CVPR.2012.6248098.
35
II
Dokumentation 2012
b) Monographien und Beiträge zu Sammelwerken
Aydin, D., Hirschfeld-Warneken, V. C., Louban, I. and Spatz, J. P.: Micro- and nanopatterning of active
biomolecules and cells. In: Intelligent Surfaces in Biotechnology: Scientific and Engineering Concepts, Enabling Technologies, and Translation to Bio-Oriented Application. (Eds.) H. M. Grandin,
and M. Textor,. John Wiley and Sons, Inc., Hoboken, USA (2012), 291-319.
Hirschfeld-Warneken, V. C., and Spatz, J. P.: Molecularly defined peptide spacing gradients for cell
guidance. In: Soft Matter Gradient Surfaces: Methods and Applications, (Eds. J. Genzer (Ed.), John
Wiley & Sons, Inc., Oxford (2012), 383-406.
Kober, J., and Peters, J.: Reinforcement Learning in Robotics: A Survey. In: Reinforcement Learning, M.
Wierig, and M. Otterlo (Eds.). Springer, Berlin (2012), 579-610.
Leineweber, A., and Mittemeijer, E. J.: Kinetics of phase transformations and of other time-dependent
processes in solids analyzed by powder diffraction. In: Modern Diffraction Methods, (Eds.) E. J.
Mittemeijer, U. Welzel. Wiley-VCH, Weinheim (2012), 321-358.
Liu, Y., Sommer, F., and Mittemeijer, E. J.: Nature and kinetics of the massive austenite-ferrite phase
transformations in steels. In D. Edmonds, and E. Pereloma (Eds.), Phase Transformations in Steels
(pp. 311-381). Woodhead Publishing Limited, Oxford (2012).
Mittemeijer, E. J. and Welzel, U.: Modern Diffraction Methods. Wiley-VCH, Weinheim (2012), 528 p.
Mittemeijer, E. J., and Welzel, U.: Diffraction line profile analysis. In: Modern Diffraction Methods,
(Eds.) E. J. Mittemeijer, U. Welzel. Wiley-VCH,Weinheim (2012), 89-126.
Welzel, U., and Mittemeijer, E. J.: Laboratory instrumention for X-ray powder diffraction: developments
and examples. In: Modern Diffraction Methods, (Eds.) E. J. Mittemeijer, U. Welzel.
Wiley-VCH,Weinheim 361-398.
36
Dokumentation 2012
II
c) Herausgabe von Zeitschriften und Schriftenreihen
Borgwardt, K. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Machine Learning“
Fischer, P. Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Chirality“
Frank, W. ist Mitglied des Board of Editors der Zeitschrift „Applied Physics A“
Frank, W. ist Mitglied im Editorial Advisory Board der Zeitschrift „Materials Chemistry and Physics“
einschließlich der „Materials Science Communications“
García-Sáez A. J. ist Mitglied im Editorial Advisory Board der Zeitschrift „Physics and Chemistry of
Lipids“
Hirscher, M. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Applied Physics A“
Hofmann, S. ist Mitglied im Advisory Editorial Board der Zeitschrift „Applied Surface Science“
Hofmann, S. ist Mitglied imEditorial Advisory Board der Zeitschrift „CRC Critical Reviews in Solid
State and Materials Science“
Hofmann, S. ist Mitglied im Editorial Advisory Board der Zeitschrift „Surface and Interface Analysis“
Hofmann, S. ist Mitglied im Editorial and Advisory Board des „Journal of Advanced Science (Japan)“
von Luxburg, U. ist Action Editor beim „Journal of Machine Learning Research“ (JMLR)
Mittemeijer, E. J., B. Scholtes und H. Altena sind Herausgeber der Zeitschrift „HTM Journal of Heat
Treatment and Materials“
Mittemeijer, E. J. ist Mitglied im Advisory Board der „Zeitschrift für Kristallographie“
Mittemeijer, E. J. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „International Materials Reviews“
Mittemeijer, E. J. ist Mitglied im Editorial Board des „Journal of ASTM International“
Mittemeijer, E. J. ist Mitglied im Editorial Advisory Board der Zeitschrift „Materials Science Forum“
Mittemeijer, E. J. ist Mitglied im Editorial Advisory Board des „Journal of Alloys and Compounds“
Mittemeijer, E. J. ist Mitglied im Editorial Advisory Board des „Open Materials Science Journal”
Mittemeijer, E. J., M. Rühle, G. Petzow und F. O. R. Fischer sind Managing Editors des „International
Journal of Materials Research”
Peters, J. ist Associate Editor der „IEEE Transactions on Robotics“
Peters, J. ist Mitglied im Editorial Board des „Journal of Intelligent Learning Systems and Applications“
Peters, J. ist Mitglied im Editorial Board der Open Access Enzyklopädie „Scholarpedia“
Petzow, G. ist Consultant Advisor des Editorial Boards der Zeitschrift „Metallography, Microstructure,
and Analysis – Application and Innovation for Metals, Alloys and Engineered Materials“
Petzow, G. ist Herausgeber der Zeitschrift „Praktische Metallographie – Practical Metallography“
Petzow, G. ist Herausgeber der Schriftenreihe „Sonderbände der Praktischen Metallographie“
Rühle, M. ist Mitglied im Editorial Board des „Journal of Ceramic Processing Research (Korea)“
Rühle, M. ist Mitherausgeber des „Annual Review of Materials Research“
Rühle, M. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Materials Science and Engineering A“
Rühle, M. ist Mitglied im Advisory Editorial Board der Zeitschrift „Ultramicroscopy“
Schaal, S. ist Mitglied im Editorial Advisory Board der Zeitschrift “Journal of Behavioral Robotics”
Schaal, S. ist Editor der Springer Buch Serie “Cognitive Systems Monographs”
37
II
Dokumentation 2012
Schaal, S. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift “Frontiers in Neurorobotics”
Schaal, S. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift “Neural Networks”
Schaal, S. ist Associate Editor der Zeitschrift “International Journal of Humanoid Robotics”
Schölkopf, B. ist Mitglied im Advisory Board des „Journal of Machine Learning Research“ (JMLR)
Schölkopf, B. ist Mitglied im Editorial Board und Gründungsmitglied des „Foundations and Trends in
Machine Learning Journal“
Schölkopf, B. ist Associate Editor der Serie „Information Science and Statistics“ zusammen mit M. Jordan und R. Nowak
Schölkopf, B. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Advances in Data Analysis and
Classification“ (ADAC)
Seeger, A. ist Mitglied im Advisory Board der Zeitschrift „Philosophical Magazine“
Seeger, A. ist Mitglied im Advisory Board der Zeitschrift „Philosophical Magazine Letters“
Seeger, A. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „physica status solidi a – applications on
materials sciences“
Seeger, A. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „physica status solidi b - basic solid state
physics“
Spatz, J. P. ist Co-Editor der Zeitschrift „Biointerphases“
Spatz, J. P. ist Associate Editor der Zeitschrift „Nano Letters“
Wichmann, F. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Vision Research“
Wichmann, F. ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift „Frontiers in Cognitive Science“
d) Herausgabe von Zeitschriftenheften
Mittemeijer, E.J., P. Scardi, Y. Brechet und Y. Hou sind Editors des „Journal of Nanoscience and Nanotechnology“, Vol. 12 (2012), No. 11, Pages 8526-8859. Dieses Heft enthält Beiträge präsentiert auf
dem Symposium „Size-dependent Properties of Nanomaterials“ der E-MRS5.
38
Dokumentation 2012
III
III Erfindungs- und Patentanmeldungen
Black, M. J., Hirshberg, D., Loper, M. Rachlin, E., Weiss, A.: Coregistration: Simultaneous Alignment
and Modeling of Articulated 3D Shape. PCT/EP2012/075525 am 14.12.2012
Böhm, H., Hagel, V., Mundinger, T., Nuss, I., Valeska Wegner, S., Laschat, S., Mateescu, M.M.: Bioinaktive Hyaluronsäure-Hydrogele. MI 4543, PCT 25.09.2012, EP12/004014
Sarvarai, N.T., Vogelgesang, R., van Aken, P.A.: Method for calculation of electron-energy-loss/gain
spectra using a superposition approach. MI 4539
Schuler, C.Hirsch, M., Harmeling, S., Schölkopf, B.: Blind Correction of Optical Aberrations. MI 4520,
PCT 25.09.2012, EP 12/068868.
Valeska Wegner, S., Spatz, J.P.: Cobalt(III) mediated interaction between NTA and His6-tag: A kinetically inert and thermodynamically stable protein label. MI 4604, EP 12192266 am 12.11.2012
MI: Max-Planck-Innovation GmbH
EP: Europäisches Patentamt
39
IV
Dokumentation 2012
IV Abgeschlossene Arbeiten
a) Dissertationen:
Attili, S.: Compressive mechanics of hyaluronan-rich pericellular matrices – A study on a biomimetic
model film, combining atomic force and reflection interference contrast microscopy. University of
the Basque Country, San Sebastian, Spanien 2012
Bublat, T.: Hartmagnetische L10-FePt basierte großflächige Nanomuster mittels Nanoimprint-Lithografie. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Detemple, E.: Charakterisierung von LaNiO3-basierten Übergittern mittels transmissionselektronen-mikroskopischer Verfahren. Technische Universität Darmstadt, Darmstadt 2012
Dietermann, F.: Behandlung stark nichtkollinearer Magnetisierungsstrukturen mit der Spin-Cluster-Entwicklung. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Dragovits, M.: Regulation of cell adhesion and fibronectin fibrillogenesis by biomimetic substrates.
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Eberhard, C.: Development of a model system to study cell adhesion and mechanics. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Gojak, C.: Directing neural stem cell differentiation using nanopatterned substrates and visualization of
the developing nervous system. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Gomez-Rodriguez, M.: Structure and dynamics of diffusion networks. Stanford University,
San Francisco, USA 2012
Guan, P.: Virtual human bodies with clothing and hair: From images to animation. Brown University,
Providence, USA 2012
Haag, S. T.: Anomalous coherent X-ray diffraction of isolated core-shell nanowires. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Hirsch, M.: Blind deconvolution in scientific imaging computational photography. Eberhard Karls Universität Tübingen, Tübingen 2012
Jegelka, S.: Combinatorial problems with submodular coupling in machine learning and computer
vision. ETH Zürich, Zürich, Schweiz 2012
Kammerer, M.: Spinwelleninduziertes Schalten magnetischer Vortexkerne. Universität Stuttgart,
Stuttgart 2012
Kam-Thong, T.: Massive parallelization of combinatorial statistical genetics analyses porting machine
learning methods on general purpose graphics processing units (GPU). Technische Universität
Berlin, Berlin 2012.
Klein, K.: Untersuchung von Adhäsionscharakteristika mittels physikalischer Messungen zur Selektion
von Tumorzellen. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Kober, J.: Learning motor skills: from algorithms to robot experiments. Lernen Motorischer Fähigkeiten: Von Algorithmen zu Roboter-Experimenten. Technische Universität Darmstadt, Darmstadt
2012
40
Dokumentation 2012
IV
Muth, C.: Interaktion von hämatopoetischen Stammzellen mit einer biomimentischen nanostrukturierten Nische. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Nolle, D.: Kombinierte oberflächen- und volumensensitive spektro-mikroskopische XMCD-Untersuchungen nanopartikulärer Hybridsysteme. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Peters, J.: Restricted Structural Equation Models for Causal Inference. ETH Zürich, Zürich, Schweiz
2012
Pohl, T.: Covalently immobilized bone morphogenetic protein 2 induces signaling responses for osteoblast differentiation. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Rane, G.: Microstructure and grain growth of nanosized materials. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Schearer, E.: Active Learning for Feedforward Control of Multiple-Input Multiple-Output Functional
Electrical Stimulation Systems. Northwestern University, Evanston, USA 2012
Schlichtenmayer, M.: Wasserstoffspeicherkapazität poröser Materialien in Kryoadsorptionstanks. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Selg, H.: Nitriding of Fe-Mo alloys and maraging steel: structure, morphology and kinetics of nitride
precipitation. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Shervashidze, N.: Scalable graph kernels. Eberhard Karls Universität Tübingen, Tübingen 2012
Sun, D.: From pixels to layers: joint motion estimation and segmentation. Brown University,
Providence, USA 2012
Treiber, S.: Die Stabilität des stromtragenden Zustands in MgB2 Schichten mit modifizierter Mikrostruktur. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Tröndle, M.: Statics and dynamics of critical Casimir forces. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Ullrich, S.: Entwicklung und Charakterisierung selbstorganisierender Nanopartikelsysteme an Grenzflächen. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Wöhrle, T.: Thermodynamics and kinetics of phase transformations in the Fe-N-C system. Universität
Stuttgart, Stuttgart 2012
Zvyagolskaya, O.: Kritischer Casimir-Effekt in kolloidalen Modellsystemen. Universität Stuttgart,
Stuttgart 2012
b) Masterarbeiten
Chen, H.: Optimization responses of cell subjected to cyclic tensile strain in micro-fabricated cell culture models. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Devaiah, S.: Growth of colloidal multilayers on quasiperiodic templates. Universität Stuttgart,
Stuttgart 2012
Kasenburg, N.: Gene-disease prioritization via matrix factorization. Eberhard Karls Universität Tübingen, Tübingen 2012
Serien, D.: Bionischer Mikrogenerator – Zellkultur – und Biokompatibilitätsstudien. Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin 2012
41
IV
Dokumentation 2012
Velkov, V.: Mining correlated loci at a genome-wide scale. Eberhard Karls Universität Tübingen,
Tübingen 2012
Zwießele, M.: Probabilistic modelling of expression variation in modern eQTL studies. Eberhard Karls
Universität Tübingen, Tübingen 2012
c) Diplomarbeiten
Cui, Y.: Nitrieren von Fe-Al-Si-Legierungen. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Ensslen, C.: Segregation and twinning in thin metal films. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Göhring, H.: Nitrogen and carbon interstitial diffusion in є-iron carbonitride. Universität Stuttgart,
Stuttgart 2012
Hermann, E. : Automatische GUV-Analyse auf digitalen Mikroskopbildern. Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Heidelberg 2012
Hooge, Jens: Automatische Seitenkettenzuordnung zur NMR Proteinstruktur-aufklärung mittels ganzzahliger linearer Programmierung. Eberhard Karls Universität Tübingen,Tübingen 2012
Jörg, F.: Nitriding of Fe-Si-Ti alloys. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Kachel, M.: Nitrogen absorption in maraging steels and Fe-Mo-alloys. Universität Stuttgart,
Stuttgart 2012
Klenske, E.: System identification and control for periodic error correction in telescopes. Universität
Stuttgart, Stuttgart 2012
Kümmel, F.: Aktive Brown'sche Bewegung von Partikeln mit Metallkappen und verschiedenen Geometrien. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Li, X.: Nitriding of Fe-Cr-V alloys. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Löwy, S.: Kinetics of martensite formation. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Marzynkevitsch, V.: Kinetik von martensitischen phasenumwandlungen in Ni-Ti legierungen.
Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Pascher, M.: Analysis of stresses in thin films imposed by a wafer curvature method. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Rossi, P.: Nitriding of Fe-Cr-Si alloys. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Schaab, J.: X-ray diffraction analysis of shape-memory transformations under load in Ni-Ti thin films.
Universität Stuttgart, Stuttgart.
Schaab, J.: X-ray diffraction analysis of shape memory transformations under load in Ni-Ti-thin films.
Schäfer, N.: Orientation relationships in iron-carbonitride layers. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Steiner, T.: Nitriding of Ti and Ti-Al alloys. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Straßberger, L.: Nitriding of ternary Fe-Cr-Si alloy. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Von Wulffen, J.: Notch in der hämatopoetischen Stammzellnische. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
42
Dokumentation 2012
IV
d) Bachelorarbeiten
Hjordt, L.: Metal-induced crystallization of amorphous carbon. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Müller, T.: Grain growth of nanocrystalline ball-milled metals. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Sanchez Friedeberg, M.: Kristallisationskinetik der amorphen Fe20Ni60B20Legierung.
Scherb, S.: Nitriding of Fe-Al-Si alloys. Universität Stuttgart, Stuttgart 2012
Schweiner, F.: Behandlung der linearisierten Gilbertgleichung mit der Greenschen Funktion.
43
V
Dokumentation 2012
V Doktoranden
(genannt wird jeweils die wissenschaftliche Institution, an der zuvor die Diplom- oder Masterarbeit
erstellt wurde)
a) deutsche Staatsangehörige (Stand: 31.12.2012)
Maria Aristov, Universität Stuttgart, 2. Physikalisches Institut
Patrick Chalil Audehm, Universität Stuttgart, 4. Physikalisches Institut / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Christopher Burger, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland, LANOS - Laboratory of
Nonlinear Systems / NEC Labs America, Princeton, NJ, USA
Silke Corall, Eberhard Karls Universität Tübingen, Institut für Virologie
Janosch Deeg, Albert Ludwigs Universität Freiburg i Br./ Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg,
Biophysikalische Chemie / Max-Planck-Institut für Metallforschung
Eric Detemple, Universität des Saarlandes, Saarbrücken, Lehrstuhl für Funktionswerkstoffe
Georg Dieterle, Eberhard Karls Universität Tübingen, Institut für Angewandte Physik
Christian Eberhardt, Universität Konstanz, Fachbereich Physik
Holger Göring, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Joachim Gräfe, Universität Leipzig, Wilhelm-Ostwald-Institut für Physikalische und Theoretische
Chemie
Michael Haag, Universität Stuttgart, Institut für Halbleiteroptik und Funktionelle Grenzflächen (IHFG)
Valentin Hagel, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Physikalisches Institut / Max-Planck-Institut
für Metallforschung
Alexander Herzog, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Anthropomatik
Tobias Hofmann, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Biophysikalische Chemie, Fakultät für Physik
und Astronomie
Christian Michael Illg, Universität Stuttgart, Institut für Theoretische und Angewandte Physik /
Max-Planck-Institut für Metallforschung
Sarah Jahn, Technische Universität Darmstadt, Institut für Disperse Feststoffe
Jan-Willi Janiesch, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Biophysikalische Chemie
Patrick Jüllig, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Christian Kappel, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Daniel Kappler, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Anthropomatik
Martin Kiefel, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Anthropomatik
44
Dokumentation 2012
V
Edgar Klenske, Universität Stuttgart, Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik
Rolf Köhler, Eberhard Karls Universität Tübingen, Fachbereich Stochastik, Mathematisches Institut /
MPI für biologische Kybernetik in Tübingen
Malte Kuhlmann, Technische Universität Kaiserslautern, Mathematik
Silke Kurz, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Sebastian Lechner, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Biophysikalische Chemie /
Andreas Lehrmann, Eberhard Karls Universität Tübingen, Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik
Sarah Löwy, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Intelligente Systeme
Timo Maier, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Biophysikalische Chemie
Timm Meyer, Philipps-Universität Marburg, Fachbereich Mathematik und Informatik
Thomas Mohry, Universität Stuttgart, Institut für Theoretische und Angewandte Physik /
Katharina Mülling, Eberhard Karls Universität Tübingen, Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik /
MPI für biologische Kybernetik
Tabea Mundinger, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Zentrum für Molekulare Biologie, Institut
für Pharmazie und Molekulare Biotechnologie
Martin Noah, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Matthias Noske, Universität Ulm, Abteilung Festkörperphysik
Isabell Nuss, Fachhochschule Kaiserslautern, Standort Zweibrücken, Kompetenzzentrum Bio Medical
Engineering / Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Sabri Rahmouni, Universität Stuttgart, 2. Physikalisches Institut
Sebastian Rausch, Universität Stuttgart, 2. Physikalisches Institut
Paul Rossi, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für Intelligente
Systeme
Debora Schamel, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Victoria Schaufler, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Physikalisches Institut
Catharina Scheele, Ruprecht-Karls-Universität, Heidelberg, Biophysikalische Chemie
Sebastian Scheeler, Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig, Braunschweig, Institut
für Technische Chemie / Fraunhofer-Institut für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik,
Stuttgart
Franziska Schenk, Ruprecht-Karls-Universität, Heidelberg, Angewandte Physikalische Chemie
Mathias Schmidt, Universität Stuttgart, Institut für Theoretische und Angewandte Physik /
45
V
Dokumentation 2012
Manuel Schneckenburger, Technische Universität München, Physik Dept. / Max-Planck-Institut für
Biochemie, Martinsried, Dept. Membran-und Neurophysik
Christian Schuler, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Festkörperphysik
Elisabeth Schwab, Universität Bayreuth, Lehrstuhl Biomaterialien
Benjamin Schwarz, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Markus Sproll, Universität Ulm, Institut für Festkörperphysik
Claudia Stahl, Universität Stuttgart, Institut für Halbleiteroptik und Funktionelle Grenzflächen /
Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Christoph Stanglmair, Universität Regensburg, Institut für Organische Chemie
Bastian Steudel, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Algorithmen und Kognitive
Systeme
Nina Stitz, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft
Julia Sonja Teufel, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Metallforschung
Michael Thaller, Universität Regensburg, Institut für Analytische Chemie, Chemo- und Biosensorik
Thomas Tietze, Universität Stuttgart, Institut für Theoretische und Angewandte Physik /
Simon Ullrich, Ruprecht-Karls-Universität, Heidelberg, Biophysikalische Chemie / Max-Planck-Institut
für Metallforschung, Stuttgart
Markus Weiler, Eberhard Karls Universität Tübingen, Institut für Angewandte Physik
Ingrid Weinrauch, Universität Stuttgart, Institut für Plasmaforschung
Lisa Katharina Weissmayer, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft /
Katharina Weller, Universität Stuttgart, Institut für Materialwissenschaft / Max-Planck-Institut für
Jonas Wulff, RWTH Aachen, Lehrstuhl für Bildverarbeitung / Sinha Lab for Vision Research am Center
for Brain and Cognitive Science, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, USA
46
Dokumentation 2012
V
b) ausländische Staatsangehörige (Stand: 31.12.2012)
(genannt wird die wissenschaftliche Institution, an der zuvor die Diplom- oder Masterarbeit erstellt
wurde)
Mahdieh Aghamohammadi, Institut de Ciència de Materials de Barcelona (CMAB), Universitat
Autònoma de Barcelona, Spanien
Maryam Akhlaghi, School of Metallurgy and Materials Engineering, Univerity of Tehran, Iran
Moteza Alamgir, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Semanur Baylan, Istanbul Technical University, Türkei
André Bisig, ETH Zürich, Zürich, Schweiz / Paul Scherrer Institut Villingen, Schweiz
Wenwen Chen, Institut für Festkörperphysik, Universität Ulm, Deutschland
Xinyue Chen, University of Liverpool, Vereinigtes Königreich
Yu Chun Chen, Universität Stuttgart, Deutschland
Udit Choudhury, Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech), USA
Sahand Eslami, European Laboratory for Non-Linear Spectroscopy, University of Florence, Italien
Nima Farahmand Bafi, Universität Stuttgart, Deutschland
Tatiana Fomina, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium / Université Joseph Fourier Grenoble,
Frankreich
Matej Fonovic, University of Rieka, Kroatien
Katarzyna Maria Gadomska, AGH University of Science and Technology, Polen
Manuel Gomez Rodriguez, Stanford University, Stanford, USA
Ingrid Ibagon Pardo, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizone, Brasilien
Hyeon-Ho Jeong, Dankook University, Yongin, Südkorea
Paul Johannes Joubert, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universiteit Leiden, Niederlande
Theofanis Karaletsos, Technische Universität München, Deutschland
Kahraman Keskinbora, Anadolu University, Eskisehir, Türkei
Alexander Loktyushin, Universität Osnabrück, Deutschland
Daivd Lopez Paz, Escuela Politécnica Superior, Universitat Autònoma de Barcelona, Spanien
Jovana Matic, University of Belgrade, Serbien
Mohamad Assad Mawass, Johannes Gutenberg-Universität zu Mainz, Deutschland
Xiaoke Mu, University of Sheffield, Vereinigtes Königreich
Krikamol Muandet, University College, Vereinigtes Königreich
Burcu Ögüt, Institut für Metallkunde, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Deutschland
47
V
Dokumentation 2012
Cigdem Özsoy Keskinbora, Dept. of Materials Science and Engineering, Anadolu University, Türkei
Hyunchul Oh, Friedrich-Alexander Universität Erlangen – Nürnberg, Institute of Materials for Electronics and Energy Technology (I-MEET), Deutschland
Miki Otsuki, Tohoku University, Biomolecular Science-Laboratory of Molecular Cell Biology, Japan
Zhen Peng, Universtität Stuttgart, Deutschland
Tian Qiu, Dept. of Biomedical Engineering, School of Medicine, Tsinghua University, China
Adria Sales Ramos, Physics Department, University of Oxford, Vereinigtes Königreich
Raquel Salvador-Gallego, University of Zaragoza, Spanien
Eleni Sgouritsa, Dept. of Computer Science, University of Houston, USA
Ekin Simsek, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Deutschland
Kwangho Son, Materials Analysis Laboratory, Dept. of Physics, Kookmin University, Südkorea
Kepeng Song, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenyang, China
Abilash Srikantha, Jawaharlal Nehru Centre for Advanced Scientific Research (JNCASR), Indien
Yamuna Devi Subburaj, The American College, Dept. of Zoology, Indien
Elena Tretjak, Universität des Saarlandes, Saarbrücken Deutschland
Sappena Tripathi, School of Physics Department, Devi Ahilya University, Indien
Aggeliki Tsoli, Brown University, Providence, USA
Dmitry Tyutyunnikov, Fakultät für Physik, Experimentalphysik, Universität Duisburg-Essen,
Deutschland
Dimitros Tzionas, Polytechnic School, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Griechenland
Zhikun Wang, Dept. of Computer Science and Technology, Tsinghua University, China
Manuel Wüthrich, École Politechnique Fédérale de Lausanne, Frankreich / University of Southern California (USC), USA
Jing Zhou, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland
Dan Zhou, School of Physics, Trinity College Dublin, Irland
48
Dokumentation 2012
VI
VI Gastwissenschaftler
Carlos Maria Alaìz Gudin, Unversidad Autònoma de Madrid, Madrid, Spanien
Prof. Dr. Douglas Abraham, Rudolf Peierls Centre for Theoretical Physics, Oxford,Vereinigtes Königreich
Dr. Edward Prabu Amaladass, Max-Planck-Institut für Metallforschung, Stuttgart, Deutschland
Dr. Borja Aragües Rioja, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Stuttgart, Deutschland
Dr. Markus Axmann, Johannes Kepler Universität, Linz, Institut für Biophysik, Österreich
Dr. David Balduzzi, University of Wisconsin, USA
Dr. Hilton Barbosa de Aguiar, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Stuttgart, Deutschland
Prof. Jeff Bilmes, Dept. of Electrical Engineering, University of Washinton, Seattle, USA
Dr. Abdeslam Boularias, Laval University, Ste-Foy, Kanada
Dr. Miguel Castro-Colin, University of Houston, Houston, TX, USA
Dr. Lawrence Allen Cayton, University of California, San Diego (UCSD), San Diego, CA, USA
Zhen Chen, Bejing Laboratory of Electron Microscopy, Institute of Physics, CAS Shanghai Institute of
Ceramics, Shanghai, China
Dr. Claire Cobley, Washington University, St. Louis, MO, USA
Dr. Michael Curcic, Max-Planck-Institut für Metallforschung, Stuttgart, Deutschland
Prof. Dr. Daniel Marinov Dantchev, Institute of Mechanics, Bulgarian Academy of Sciences, Sofia, Bulgarien
Dr. Tamal Das, Institut du Cancer de Montréal, Centre Hospitalier de l’Université de Montréal,
(CHUM), Montréal (Québec), Kanada
Dr. Francesco Dinuzzo, Dept. of Mathematics, University of Pavia, Pavia, Italien
Prof. Dr. Victor Dotesenko, Laboratoire de Physique Théorique de la Matière Condensée, Université
Paris VI, Paris, Frankreich
Dr. Filip Dutka, Faculty of Physics, University of Warsaw, Polen
Dr. Andrea Gambassi, SISSA – International School for Advanced Studies, Trieste, Italien
Dr. Shai Garty, University of Washington Engineered Biomaterials & University of Washington Medical Center, Seattle, WA, USA
Dr. John Gardner Gibbs, Dept. of Physics and Astronomy, University of Georgia, Athens, GA, USA
Dr. Thiago Gomes de Mattos, Universidade Federal Fluminense, Niterói, Brasilien
Dr. Juan Ruben Gomez Solano, Laboratoire de Physique, École Normale Supérieure de Lyon, UMR,
CNRS 5672, Lyon, Frankreich
Dr. Nikolaos Gomopoulos, Greek Military R&D Department – Sector of Coatings, Griechenland
Dr. Judit Guasch Camell, Institut de Ciència de Materials de Barcelona, Dept. of Molecular Nanoscience
49
VI
Dokumentation 2012
and Organic Materials, Cerdanyola del Vallès, Spanien
Dr. Kailash Chandra Jena, Dept. of Chemistry, University of Victoria, Victoria, BC, Kanada
Dr. Neng Yun Jin-Phillipp, Max-Planck-Institut für Metallforschung, Stuttgart, Deutschland
Chang Won Kan, Hyundai, Agwa Song, Südkorea
Dr. Eunhye Kim, University of Suwon, Südkorea
Kyoungok Kim, Pohang University of Science and Technology, Südkorea
Dr. Samory Kpotufe, Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, Tübingen, Deutschland
Dr. Mikhail Langovoy, EURANDOM / Technische Universiteit Eindhoven, Eindhoven, Niederlande
Dr. Adam Law, University of Hull, Cottingham, East Yorkshire, Vereinigtes Königreich
Tung-Chun Lee, Meville Laboratory for Polymer Synthesis, Dept. of Chemistry, University of Cambridge, Cambridge, Vereinigtes Königreich
Dr. Raquel Martin, Max-Planck-Institut für Metallforschung, Stuttgart, Deutschland
Dr. Elena Martínez Benitez, Institut für Biochemie, Fakultät Chemie, Universität Stuttgart, Deutschland
Dr. Andrey Mazilkin, Institute of Solid State Physics, Russian Academy of Sciences, Russische
Föderation
Kristen Lynn Mills, Ph.D., Univ. of Michigan, Ann Arbor, USA
Dr. Joris Mooij, Department of Biophysics, Radboud University, Nijmegen, Niederlande
Prof. Dr. Marek Napiorkowski, University of Warsaw, Faculty of Physics, Warschau, Polen
Dr. Hannes Nikisch, Technische Universität Berlin, Deutschland
Dr. Burak Özdöl, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Stuttgart, Deutschland
Prof. Dr. Gleb Oshanin. Laboratoire de Physique Théorique de la Matière Condensée, Université Pierre et
Marie Curie, et du CNRS, Paris, Frankreich
Dr. Diego Andres Pallarola, Instituto de Investigaciones Fisicoquimicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA)
CONICET – Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Argentinien
Claudio Persello, Remote Sensing Laboratory, University of Trento, Italien
Dr. Yilia Plazman, Technion – Israel Institute of Technology, Haifa, Israel
Dr. Svetlana Protasova, , Institute of Solid State Physics, Russian Academy of Sciences, Chernogolovka,
Russische Föderation
Dr. Lindarti Puwaningsih, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Stuttgart, Deutschland
Dr. Mariya Rasshchupkyna, Zaporizhzhya National Technical University, Dept. of Micro- and Nanoelectronics, Ukraine
Dr. Ludovic Righetti, Computational Learning and Motor Control Lab, University of Southern California, USA
Dr. Jean-Sebastien Samson, Ruhr-Universität Bochum, Physikalische Chemie II, Deutschland
50
Dokumentation 2012
VI
Dr. Yevgeny Seldin, Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel
Dr. Anupam Kumar Sharma, Katholike Universiteit Leuven, Leuven, Belgien
Kepeng Song, Institute of Metal Research, CAS, Shenyang, P.R. China
Dr. Survit Sra, University of Texas at Austin, Austin Texas, USA
Dr. Garrett Stanley, Coulter Dept. of Biomedical Engineering, Georgia Tech & Emory University, Atlanta, USA
Dr. Kaori Sugihara, ETH Zürich, Schweiz
Dequin Sun, Brown University, Providence, USA
Prof. Dr. Istvan Szalai, University of Pannonia, Institute of Physics,Veszprem, Ungarn
Dr. Nahid Sarvari Talebi, Photonics Research Laboratory, Center of Excellence for Applied Electromagnetic Systems, School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Dr. Oleg Vasiliev, Landau Institute for Theoretical Physics, Chernogolovka, Russische Föderation
Dr. Regis Vert, MASA Group, Paris, Frankreich
Dr. Giovanni Volpe, Institut de Ciències Fotòniques, Castelldefels (Barcelona), Spanien
Alex Weiss, Brown University, Dept. of Computer Science, Providence, USA
51
VII
Dokumentation 2012
VII Sonstige Mitteilungen
a) Ehrungen
R. Bauer,
Werner Köster Preis 2011 der Deutschen Gesellschaft für Materialkunde (DGM),
E. Bischoff,
verliehen im September 2012
E. J. Mittemeijer
Preis der Fachschaft Physik der Universität Stuttgart für die beste Vorlesung im
M. Fähnle
Wintersemester 2011/2012
P. Fischer
ERC Starting Grant für das Projekt „Chiral Microbots“
A. Garcia-Saez ERC Starting Grant
S. Harmeling
Günther Petzow Preis 2012 des Max-Planck-Institutes für Intelligente Systeme
Dr. Alexander und Dr. Rosemarie Bauer-Preis zur Förderung des wissenschaftliS. Kruss
chen Nachwuches
N (L.) Liu
Sofja Kovalevskaja-Preis der Alexander von Humboldt Stiftung (AvH)
hielt die„Samsonov Memorial International Lecture 2012“ am Indian Institute of
E. J. Mittemeijer
Technology, Kanpur, India (26.3 2012)
M. Noah
Artur Fischer-Preis 2012, Fakultät für Chemie, Universität Stuttgart
IROS 2012 Best Student Paper Award Finalist und IROS 2012 Best Paper Award
Finalist für
J. Peters et al.
Daniel, C., Neumann, G., and Peters, J.: Learning Concurrent Motor Skills in
Versatile Solution Spaces. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems (IROS 2012)
R. Richter
ERC Starting Grant für das Projekt „Jelly“
M. Rühle
Ehrenmitglied der Deutschen Gesellschaft für Elektronenmikroskopie e.V.
D. Schamel
Artur-Fischer-Preis 2012, Fakultät für Chemie, Universtität Stuttgart
Akademiepreis 2012 der Berlin-Brandenburgischen Akademie der WissenschafB. Schölkopf
ten, Berlin
J. P. Spatz
ERC Advanced Grant zusammen mit Benny Geiger, Weizmann Institute, Israel
M. Tröndle
Molecular Physics Longuet-Higgins Young Author’s Prize 2011
b) Berufungen/Ernennungen
P. A. van Aken
P. A. van Aken
C. Bechinger
C. Bechinger
M. J. Black
Ana J. García
Sáez
Honorarprofessur an der Nelson Mandela Metropolitan University, Port Elizabeth,
Südafrika
Scientific Advisory Board Member des Centre for HRTEM der Nelson Mandela
Metropolitan University, Port Elizabeth, South Africa
Verlängerung als Max Planck Fellow für weitere fünf Jahre
Mitglied des Fachkollegiums „Statistische Physik, Weiche Materie, Biologische
Physik, Nichtlineare Dynamik" der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG).
Honorarprofessor an der Eberhard Karls Universität Tübingen
Berufung W3 Professur für Biochemie, Universität Tübingen
Mitglied des International Scientific Advisory Committee der“The Energy & Materials Research Conference (EMR2012)” in Torremolinos Spain
E. J. Mittemeijer Mitglied des „Editorial Boards“ der Zeitschrift „Advances in Materials Research“
M. Hirscher
52
Dokumentation 2012
E. J. Mittemeijer
B. Schölkopf
S. Schaal
VII
Kooptiertes Mitglied des Vorstandes der Deutschen Gesellschaft für
Materialkunde
Gastprofessur ETH Zürich, Department Informatik
Mitglied im Gremium externer Gutachter des „Italian Institute of Technology“
c) Ständige Mitgliedschaften der Wissenschaftlichen Mitglieder
M. J. Black
M. J. Black
M. J. Black
M. J. Black
M. J. Black
M. J. Black
S. Dietrich
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
E. J. Mittemeijer
S. Schaal
S. Schaal
S. Schaal
S. Schaal
S. Schaal
S. Schaal
S. Schaal
S. Schaal
B. Schölkopf
B. Schölkopf
Mitglied der Society for Neuroscience
Mitglied des Bernstein Center for Computational Neuroscience, Tübingen
Senior Member, Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Associate, Canadian Institute for Advanced Research
Mitglied des Brain Science Program, Brown University
Mitglied des Werner Reichardt Center for Integrative Neuroscience, Eberhard
Karls Universität Tübingen
Fellow of the IOP, Institute of Physics, London seit 2002
Fellow of the American Society of Materials
Elected Member of the International Center of Diffraction Data
Honorary Member of the Netherlands Society of Metals
Honorary President of the Dutch-Belgian Society of Heat Treatment
Speaker International Max Planck Research School for Advanced Materials
Vertreter des MPI für Intelligente Systeme im World Materials Research Institute
Forum (WMRIF)
Vertreter des MPI für Intelligente Systeme im Forschungscampus Stuttgart
Studiendekan für den Studiengang Materials Science (B.Sc./M.Sc.), Universität
Stuttgart
Mitglied im Senatsausschuss für Forschung und Technologie der Universität
Stuttgart
Vertreter des MPI für Intelligente Systeme in der Bundesvereinigung Materialwissenschaft und Werkstofftechnik e.V. (BV MatWerk)
Vorsitzender der Studienkommission des Studiengangs Materials Science der
Universität Stuttgart
Vertreter der Universität Stuttgart beim Studientag Materialwissenschaft und
Werkstofftechnik e.V.
Mitglied in der Alexander von Humboldt Stiftung
Mitglied der Studienstiftung des Deutschen Volkes
Mitglied bei der American Association of Artificial Intelligence
Mitglied bei der American Association for the Advancement of Science
Mitglied des IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Mitglied im „Board of Governors“ der International Neural Networks Society
Mitglied in der Society of Neural Control of Movement
Mitglied in der Society of Neuroscience
Mitglied des Kernel-Machines.Org Board (seit 2000)
Advisory Board Member der Neural Information Processing Systems Foundation
53
VII
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
B. Schölkopf
G. Schütz
J. P. Spatz
J. P. Spatz
J. P. Spatz
J. P. Spatz
J. P. Spatz
54
Dokumentation 2012
Board Member of the Snowbird Learning Workshop (seit 2004)
Board Member of the Summer Schools on Machine Learning (Mitbegründer in
2005)
Mitglied der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung e.V. (DAGM)
(seit 2005)
Mitglied des Boards der International Machine Learning Society (seit 2006)
Mitglied der Deutschen Mathematiker-Vereinigung (DMV) (seit 2006)
Mitglied der Association for Computing Machinery (ACM) (seit 2008)
IEEE Mitglied / Senior Member (seit 2008)
Mitglied des Bernstein Center for Computational Neuroscience (Tübingen)
Mitglied beim Bernstein Focus for Neurotechnology (Freiburg/Tübingen),
Mitglied beim Excellence Clusters CIN (Center for Integrative Neuroscience, Univ.
Tübingen)
Mitglied bei SimTECH (Simulation Technology, Univ. Stuttgart)
siehe Mail von Herrn Schölkopf,BernsteinCenter z.B. auch von Herrn Black gemeldet.
Korrespondierendes Mitglied der Akademie der Wissenschaften Göttingen (seit
1997)
Forschungsausschuss der Ludwig-Maximilians-Universität München
Wissenschaftlicher Beirat des Physikzentrums Bad Honnef
Heidelberger Akademie der Wissenschaften
Vorsitzender des Beirats des Reimund-Stadler-Minerva-Zentrums an der Ben
Gurion Universität, Israel
Mitglied Beirat des Excellenzclusters "Cells in Motion", Westfälische Wilhelms-Universität Münster
Dokumentation 2012
VII
d) Wissenschaftliche Veranstaltungen
“Personalized Medicine: from genotypes and molecular phenotypes towards computed therapy”, Session
3. – 7. Januar
Oliver Stegle
am Pacific Symposium zum Thema Biocomputing,
Organisatoren: Oliver Stegle, Jennifer Listgarten,
Quaid Morris und Fritz Roth, Big Island, Hawaii.
Organisatoren des Workshops“Soft Matter at Interfa7. – 10. März
S. Dietrich, M. Rauscher
ces“ auf Schloss Ringberg, Rottach-Egern
Bernhard Schölkopf,
“Machine Learning Summer School 2012” in La
11. – 20. April
Philipp Hennig
Palma, Spanien.
Workshop über “Semantic Perception and Mapping
Jeannette Bohg
for Knowledge-enabled Service Robotics” bei der “In14. – 18. Mai
(Co-Organisator)
ternational Conference on Robotics and Automation”,
(ICRA 2012), St. Paul, MN, USA.
“At the intersection of Vision, Graphics, Learning and
Peter Gehler (Co-Orga28. - 30. Mai
Sensing – Representations and Applications”, Worknisator)
shop in Cambridge, UK.
Workshop im Schwarzwald an der „Computational
Michael Black, FeVision Summer School 2012“, Freudenstadt-Lau28. Juni - 5. Juli lix Wichmann et al.
terbad (Schwarzwald). Co-Organisatoren: Matthias
(Co-Organisatoren)
Bethge, Roland Fleming, Felix Wichmann.
30. Juni – 1. Juli
30. Juni – 1. Juli
2. – 4. Juli
Arthur Gretton et al.
(Co-Organisator)
Jan Peters
(Co-Organisator)
Moritz Grosse-Wentrup
(General chair)
3. – 13. Juli
C. Bechinger et al.
9. – 14. Juli
R. Richter et al.
11. – 13. Juli
P. A- van Aken;
F. Phillipp, W. Sigle
20. Juli
MPI-IS, Univ. Stuttgart
(IM, ITAP)
August 2012
Michael Hirsch
3. – 6.
September
Manuel Gomez-Rodriguez, Kun Zhang
ICML Workshop zum Thema “RKHS and Kernel-Based Methods: Theoretical Topics and Recent Advances”, Teil der “International Conference on Machine
Learning” (ICML), Edinburgh, UK.
10. Europäischer Workshop über “Reinforcement
Learning” am ICML 2012, Edinburgh, UK.
2. Internationaler Workshop über “Pattern Recognition in Neuroimaging” (PRNI 2012), London, UK.
Enrico Fermi School in Varenna, Italien: Physics of
Complex Colloids
(Direktoren: F. Sciorino,C. Bechinger, P. Ziherl)
FEBS Workshop “Physical Chemistry of Biointerfaces
II”, CIC biomaGUNE, San Sebastian, Spanien (Organisatoren: I. Reviakine, R. Richter, M. Velez)
Organisation des internationalen Workshops “Advanced Transmission Electron Microscopy Techniques”,
Ringberg Castle, Rottach-Egern
veranstalteten das 11. Paul Peter Ewald Kolloquium
am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Internationaler Workshop zum Thema “Image Processing in Astronomy / Astronomical Image Processing” im Alpine Astro Village, Lü-Stailas, Schweiz.
Workshop: “Networks – Processes and Causality”,
Menorca, Spanien.
55
VII
Dokumentation 2012
“Machine Learning in Systems Biology” (MLSB
2012), Satellite Conference der “European Conference
on Computation Biology” (ECCB 2012), Basel.
veranstalteten in Kooperation mit der University of
17. – 19.
B. Keimer (MPI FKF),
British Columbia, Canada die IMPRS-AM Summer
September
E. J. Mittemeijer
School „Scattering methods for the analysis of the
structure of matter”
Mini-Symposium “Machine Learning” beim jährli17. – 20.
Ulrike von Luxburg
chen Treffen der Deutschen Mathematiker-VereiniSeptember
(Co-Organisator)
gung e.V., Saarbrücken, Deutschland.
Max Planck Lecture 2012:
26.
Robert Wood, Harvard School of Engineering and
MPI-IS
September
Applied Science: “Progress on biologically-inspired
microrobots”
5.
Thomas Schultz (Co-Or- “Computational Diffusion MRI:AMICCAI WorkOktober
ganisator)
shop”.
organisierten die “ 9th International Conference on
7. – 9.
E. J. Mittemeijer et al.
Residual Stresses (ICRS )” in Garmisch-PartenkirOktober
chen
„Beyond Robot Grasping: Modern Approaches for
7. – 12.
Jan Peters
Dynamic Manipulation” bei der IROS 2012, Algarve,
Oktober
(Co-Organisator)
Portugal.
Workshop zum Thema “Consumer Depth Came12.
Jürgen Gall (Co-Organiras for Computer Vision” in Verbindung mit der
Oktober
sator)
ECCV’12, Firenze, Italien.
Program Committee Member des Workshops “Can
29. November developmental robotics yield human-like cognitiLudovic Rhigetti
1. Dezember
ve abilities?" bei der Konferenz “Humanoids 2012”,
Osaka, Japan.
NIPS Workshop: “Machine Learning and Interpretation in Neuroimaging”.
7. Dezember
Workshop bei der 27. jährlichen Konferenz über
(Co-Organisator)
„Neural Information Processing Systems” (NIPS
2012), Lake Tahoe, Nevada, USA.
NIPS-Workshop über “Probabilistic Numerics”,
Philipp Hennig
Workshop bei der 27. jährlichen Konferenz über
7. Dezember
(Co-Organisator)
„Neural Information Processing Systems” (NIPS
2012), Lake Tahoe, Nevada, USA.
NIPS 2012 / OPT: Internationaler Workshop über
“Optimization for Machine Learning”. Workshop bei
Suvrit Sra (Co-Organi7. Dezember
der 27. jährlichen Konferenz über „Neural Informasator)
tion Processing Systems” (NIPS 2012), Lake Tahoe,
Nevada, USA.
8. – 9.
September
56
Karsten Borgwardt
(Co-Organisator)
Dokumentation 2012
VII
e) Weitere Veranstaltungen
17. Januar
Bernhard Schölkopf
13. Januar
Philipp Hennig
29. Februar
26. April
MPI-FKF,
MPI-IS
20. Juli
MPI-Is
19. September
MPI-IS
23. Oktober
MPI-IS
November 2012 Karsten Borgwardt
„Lernende Maschinen“, Helmholtz Vorlesung, Humboldt Universität, Berlin
„Jenseits von Wahr und Falsch: Wahrscheinlichkeit
und lernende Maschinen“, Heidelberg Life-Science Lab,
Deutschland
„Werden wir Cyborgs“? Max Planck Science Gallery
Talks, Berlin
Girls‘ Day: Mädchen-Zukunftstag 2012. 40 Mädchen
erhielten Einblick in verschiedene Berufe in Forschung
und Technik
Paul Peter Ewald Kolloquium 2012
Max Planck Lecture „Progress on biologically-inspired
microrobots“. Prof. Dr. Robert Wood, School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University,
USA
Zwei öffentliche Vorträge im Rahmen der Kuratoriumssitzung des Max-Planck-Institutes für Intelligente
Systeme.
Dr. Peter Gehler: „Gott würfelt nicht!? Intelligente Systeme schon“
Dr. Na Liu: „The dawn of nanochemistry“
Vortrag über ‘Machine Learning in Genetics’ für Doktoranden des Bernstein Center Munich, Tübingen
57
Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme | Forschung | Forschungsberichte im MPG Jahrbuch | research_report_6915202
VIII
23.09.13 11:57
Dokumentation 2012
VIII Berichte im Jahrbuch der Max-Planck-Gesellschaft 203
Informatik
Forschungsbericht vom Webservice 2013 - Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Perzeptive Systeme – Computer sehen
Perceiving Systems – Computers that see
Autoren
Gehler, Peter Vincent
Abteilungen
Perzeptive Systeme
Unsere Forschung beschäftigt sich damit, den Prozess der visuellen Perzeption mathematisch zu
formulieren. Wir möchten beschreiben, wie intelligente Systeme Bilder verstehen. Dafür entwickeln
wir statistische Modelle und Lernverfahren. Wir suchen nach Möglichkeiten, Vorwissen zu
repräsentieren und lassen weitere Zusammenhänge aus Bildern selbstständig erlernen. Uns
interessiert es, physikalische Faktoren, wie Beleuchtung, Geometrie und Materialien, automatisch in
Bildern zu erkennen. Zudem sollen Objekte und Personen in Bildern erkannt und benannt werden,
die Bildszene soll verstanden werden.
Our research goal is to define in a mathematical precise way how visual perception works. We want
to describe how intelligent systems understand images. To this end we study probabilistic models
and statistical learning. Encoding prior knowledge about the world is complemented with automatic
learning from training data. One aspect is being able to identify physical factors in images, such as
lighting, geometry, and materials. Furthermore we want to automatically recognize and give names
to objects and persons in images and understand the scene as a whole.
Was Computer sehen
Vor etwa 50 Jahren beauftragte Marvin Minsky einen seiner Studenten mit der Aufgabe, einen
Computer mit einer Kamera zu verbinden und diesem beizubringen, was er sieht. Das könne über
den Sommer zu bewerkstelligen sein. Dieses Problem hat sich allerdings als weitaus schwieriger
herausgestellt und beschäftigt bis heute viele tausend Forscher weltweit.
Günstige und einfach zu bedienende Kameras haben in den letzten Jahren zu einer Explosion der
Menge an digitalen Bilddaten geführt. Auf die Server des Internetdienstes Facebook werden, laut
eigenen Angaben im Februar 2012, pro Sekunde 3000 neue Bilder geladen. Ähnliche Zahlen
berichtet der Videodienst Youtube. Nach Angaben von Google wurden ab Mai 2011 in jeder Minute
Videomaterial in einer Länge von 48 Stunden empfangen. Neben dieser Flut von Bildern und Videos
eröffnen neue Sensoren die Möglichkeit, neben Bildern weitere Informationen aufzuzeichnen.
Beispiele hierfür sind Stereokameras, Lichtfeldkameras (https://www.lytro.com/camera) oder
aktive Sensoren wie die Microsoft Kinect. Die Kinect ist ein aktiver Sensor, mit dem neben RGBBildern auch Tiefeninformationen der Szene gemessen werden können.
Während die Menge des Bild- und Videomaterials explodierte, sind Computer von einem Verstehen
der aufgenommenen Inhalte, wie es dem Menschen möglich ist, noch weit entfernt. In den letzten
Jahren wurden in einigen Anwendungen erhebliche Fortschritte gemacht, es handelt sich dabei
allerdings um sehr spezialisierte Aufgaben. Positive Beispiele sind automatische Gesichtserkennung,
optische Qualitätsprüfung oder exakte Bildsuche in großen Datenmengen. Wie man Bilder verstehen
kann, was zum Beispiel für eine Bildbeschreibung oder einer Suche nach den Bildinhalten notwendig
wäre, ist momentan noch weitgehend unverstanden. In diesem Artikel geben wir einen Einblick in
Fragestellungen der aktuellen Forschung und in unseren Ansatz, dieses Problem zu lösen.
Lernen, die Welt zu beschreiben
Ziel unserer Forschung ist es, den Prozess der visuellen Inferenz, das heißt, den Vorgang, welcher
ein Bild in eine Bedeutung überführt, mathematisch präzise zu formulieren. Unter Bedeutung
verstehen wir dabei sowohl die Beschreibung des physikalischen Entstehungsprozesses des Bildes
als auch eine semantische Repräsentation der abgebildeten Szene.
Als Beschreibungssprache verwenden wir hauptsächlich statistische Modelle. Unsicherheit über eine
Beobachtung und deren Entstehung kann durch Zufallsvariablen und deren (Un-)Abhängigkeit
modelliert werden. Diese Modelle bestehen aus zwei Teilen: Vorwissen über die Welt und die
Beschreibung eines Prozesses, der Beobachtungen (Bilder) erklären kann.
Ein Beispiel ist die Modellierung von Lichtverhältnissen: Welche Lichtquellen gibt es in der
aufgenommenen Szene? Wo befinden sich diese? Welche Farbe und welche Intensität hat dieses
Licht? Vorwissen kann in diesem Fall sein, dass sich die Lichtquelle bei Bildern unter freiem Himmel
meist oben befindet. Eine Beschreibung der Beobachtung könnte zum Beispiel die Erklärung von
sichtbaren Schattenwürfen in der Szene sein.
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Neben diesem physikalischen Verständnis möchten wir Objekte benennen und beschreiben können,
zum Beispiel Personen: Sind Personen auf dem Bild zu sehen? In welcher Pose sehen wir sie? Was
für Aktivitäten führen sie aus? Ein Teil unserer Forschungsgruppe befasst sich speziell mit dem
Problem, möglichst genaue Modelle von menschlichen Körpern zu entwickeln
(http://ps.is.tue.mpg.de/theme/Body_Shape). Diese können dann als Vorwissen in
Inferenzprozessen verwendet werden. Der Beschreibungsprozess ist kompliziert. Verschiedene
Faktoren wie Körpermaße, Artikulation, Kleidung, teilweise Verdeckung der Objekte und
komplizierte Beleuchtungen, führen zu einer großen Variabilität im Erscheinungsbild von Personen.
Modelle zu entwickeln, welche hinreichend einfach sind, aber auch alle diese Faktoren
berücksichtigen, bleiben ein offenes Problem.
Es ist falsch anzunehmen, dass eine präzise Modellierung der Wirklichkeit allein ausreicht. Das
Gebiet der Computergraphik hat sich in den letzten Jahren soweit entwickelt, dass es mittlerweile
fast unmöglich ist, digitale Spezialeffekte von realen Kameraaufnahmen zu unterscheiden. Das
heißt, der physikalische Entstehungsprozess von Bildern ist exakt beschrieben und es ist auch
möglich, diesen im Computer zu simulieren. Der inverse Prozess, vom Bild zur Beschreibung, bleibt
jedoch schwierig. Dies liegt hauptsächlich an der Komplexität der Bildbeschreibungen, die in der
Computergraphik verwendet werden.
Einfach ausgedrückt: Es dauert zu lang, alle möglichen Beschreibungen auszuprobieren um
diejenige zu suchen, die am besten zu der Beobachtung passt. Dieser Suchprozess muss effizient
bleiben, daher entwickeln wir sowohl effiziente Algorithmen und kompaktere
Szenenbeschreibungen.
Lernen anhand von Beispielen
Unsere Modelle basieren auf statistischen Lernverfahren, das heißt, sie lernen aus Bilddaten. Dieser
Lernprozess erfordert Trainingsbeispiele. Um beispielsweise ein System für Gesichtserkennung zu
trainieren, benötigen wir sowohl eine Menge von Bildern mit Gesichtern, als auch die
Informationen, wo auf dem Bild das Gesicht zu sehen ist. Diese Annotationen werden von Menschen
durchgeführt.
Sollen aber komplexere Zusammenhänge bestimmt werden, wächst auch die Anforderung an die
Trainingsdaten. Zum Beispiel ist eine genaue Annotation von Lichtverhältnissen und
Materialeigenschaften selbst für einen Menschen schwierig. Eine Möglichkeit, auch für solche
Probleme Trainingsdaten zu generieren, ist die Verwendung von Computergraphik. Dies wurde für
Videodaten von unserer Gruppe an einem öffentlich verfügbaren Filmprojekt exploriert
(www.sintel.org, Abb. 1) [3]. Der Vorteil von digital erzeugten Bildern ist, dass alle Faktoren und
deren Zusammenhänge bekannt sind. Der Nachteil ist, dass die resultierenden Bilder vielleicht nicht
realistisch genug sind. Aus solchen Daten lassen sich Modelle entwickeln, die aus Bildern die
Faktoren prädizieren. Man könnte dies als inverse Computergraphik bezeichnen.
Abb. 1: Beispielbilder aus dem Film Sintel. Hierbei handelt es sich um einen Open-Source-Film,
siehe www.sintel.org. Durch Verwendung von Computergraphik können alle physikalischen Effekte
kontrolliert werden.
© Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Beispiel: Objekte in 3D
Ein viel studiertes Problem ist das der Objektdetektion: Auf einem Bild soll der Computer
automatisch Bildbereiche identifizieren, welche ein bestimmtes Objekt darstellen. In Abbildung 2
ist dies an der Objektklasse Autos illustriert. Als Vorwissen modellieren wir ein Auto als eine
Konstellation von mehreren Teilen, wie Rädern, Türen, etc. Außerdem erlauben wir dem Modell zu
erlernen, wie diese Teile in Bildern aussehen. Der Inferenzprozess ist nun die Suche nach
Bildregionen, an denen das Modell gut übereinstimmt. In [1] verwenden wir ein 3-dimensionales
Modell eines Autos und dessen 2-dimensionales Erscheinungsbild. Wir erwarten, dass eine
Modellierung als 3D-Objekt dazu führt, Autos genauer detektieren zu können und auch deren
Orientierung in der 3-dimensionalen Szene zu bestimmen. Dies wiederum ermöglicht Rückschlüsse
über die Komposition der Szene.
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Abb. 2: Detektion von Objekten in Bildern. Wir modellieren ein Auto als dreidimensionales Objekt
und können daher nicht nur über dessen Ort im Bild, sondern auch über dessen Orientierung
Aussagen treffen. Bildbereiche, welche mit Boxen gleicher Farbe eingerahmt sind, zeigen
korrespondierende Objektteile.
© Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme/ Max-Planck-Institut für Softwaresysteme
Wie bereits erwähnt, ist ein Teil unseres Forschungsgebietes die Entwicklung von effizienten
Inferenzmethoden. In diesem Beispiel bedeutet Inferenz die Suche nach Ort und Orientierung von
Autos in Bildern. Da es sehr viele mögliche Bildregionen gibt an denen sich ein Auto befinden und
dieses beliebig orientiert sein kann, sollte dieser Raum möglichst effizient durchsucht werden. Wir
haben einen Algorithmus entwickelt, welcher eine effiziente Baumsuche über diesen Suchraum
implementiert [4]. Ein solcher effizienterer Inferenzalgorithmus ermöglicht dann wiederum die
Verwendung komplexerer und genauerer Modelle.
Abb. 3: Zerlegung in intrinsische Komponenten. Die Aufgabe besteht darin, ein Bild (oben) in
verschiedene Faktoren aufzuteilen. Hier interessieren wir uns für die Farbe (links) und die
Beleuchtung/Schatten des Objektes (rechts).
Beispiel: Intrinsische Bilder
Als zweites Beispiel möchten wir das Problem von Zerlegungen in intrinsische Komponenten
erläutern. Dieses Problem ist in Abbildung 3 dargestellt. Ein Foto eines Objektes soll in dessen
Materialeigenschaften und Beleuchtungskomponenten zerlegt werden. Auf der einen Seite haben
wir die Reflektanz des Objektes, eine Eigenschaft des Materials, auf der anderen Seite die
Beleuchtung und den Schattenwurf, eine Eigenschaft der Form des Objektes und der
Beleuchtungsumgebung.
Diese Zerlegung ist ein stark unterbestimmtes Problem, da wir weniger Observationen (Bildpixel)
zur Verfügung haben, als Variablen (Reflektanz und Schatten), die wir inferieren möchten. Daher
modellieren wir Vorwissen über die verschiedenen Komponenten und deren Einfluss auf das Bild,
um zu physikalisch plausiblen Lösungen zu kommen. Wir können zum Beispiel annehmen, dass ein
Objekt nur aus einer kleinen Zahl verschiedener Materialien besteht. Eine andere Annahme basiert
auf der Beobachtung, dass der Effekt der Beleuchtung sich nicht stark über die Szene hinweg
ändert. Wir beschreiben in [2] ein Modell, das auf diesen Grundannahmen aufbaut und Bilder in
verschiedene Komponenten trennt. Einige Resultate sind in Abbildung 4 gezeigt. Dieses Modell ist
nur ein erster Schritt und bei Weitem nicht perfekt. Um eine Vielzahl von verschiedenen Objekten
und auch Szenen gut trennen zu können, werden wir das Modell um weitere Faktoren wie
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Szenengeometrie erweitern müssen.
Abb. 4: Ergebnisse der Zerlegung in intrinsische Komponenten [4]. 1a. und 1b. zeigen
Eingabebilder, 2. und 3. die zugehörigen richtigen Zerlegungen. In 4. und 5. sind mögliche
Zerlegungen, die von unserem Algorithmus errechnet werden, abgebildet.
Ausblick
Dem Computer beizubringen was er in Bildern sieht, heißt für uns mathematische Modelle für
Perzeption zu entwickeln. Wir benötigen Modelle, die sowohl den physikalischen Entstehungsprozess
von Bildern (Licht, Geometrie, Material) beschreiben als auch die semantische Bedeutung von
Objekten erkennen können. Nach mehr als 50 Jahren Forschung bleibt dieses Problem wenig
verstanden.
Obwohl es erste Fortschritte in manchen Teilgebieten gibt, sind die aktuellen Modelle noch weit von
einem allgemeinen Bildverständnis entfernt. Wir sind davon überzeugt, dass statistische
Lernansätze weiterhin erfolgreich sein werden. Es gibt noch viele offene Fragen, dieses Gebiet steht
noch am Anfang. Wir hoffen, dass unsere Forschung dazu beiträgt, eines Tages das Prinzip hinter
der Perzeption zu verstehen.
Literaturhinweise
Pepik, B.; Gehler, P.; Stark, M.; Schiele, B.
3D2PM – 3D deformable part models
In: Computer Vision – ECCV 2012, Part VI. Proceedings of the 12th European Conference on
Computer Vision (ECCV), Florence, Italy, October 7-13, 2012. (Eds.) Fitzgibbon, A. et al. Lecture
Notes in Computer Science Vol. 7577. Springer, Berlin, Heidelberg 2012, pp. 356-370
Gehler, P.; Rother, C.; Kiefel, M.; Zhang, L.; Schölkopf, B.
Recovering intrinsic images with a global sparsity prior on reflectance
In: Advances in Neural Information Processing Systems 24: 25th Annual Conference on Neural
Information Processing Systems 2011. (Eds.) Shawe-Taylor, J. et al. Curran, Red Hook, NY, 2012,
pp. 765-773
Butler, D. J.; Wulff, J.; Stanley, G. B.; Black, M. J.
A naturalistic open source movie for optical flow evaluation
In: Computer Vision – ECCV 2012, Part VI. Proceedings of the 12th European Conference on
Computer Vision (ECCV), Florence, Italy, October 7-13, 2012. (Eds.) Fitzgibbon, A. et al. Lecture
Notes in Computer Science Vol. 7577. Springer, Berlin, Heidelberg 2012, pp. 611-625
Lehmann, A.; Gehler, P.; Van Gool, L.
Branch&Rank: Non-linear object detection
In: Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC). (Eds.) Hoey, J.; McKenna, S.;
Trucco, E. BMVA Press, September 2011, pp. 8.1-8.11
Adresse: http://www.is.mpg.de/8330695/research_report_6915202?c=248902
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Chemie . Festkörperforschung . Materialwissenschaften
Forschungsbericht vom Webservice 2013 - Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Klein aber schlau
Being small, being smart
Autoren
Liu, Na
Abteilungen
Forschungsgruppe "Intelligente Nanoplasmonik in der Biologie und Chemie"
Metallische Nanostrukturen zeigen plasmonische Resonanzen, die mit einer räumlich extrem kleinen
Lichtmode auf der Subwellenlängenskala einhergehen. Im Fall einer einzigen Metallnanostruktur
kann das Lichtfeld auf nur wenige Hundert nm³ konzentriert sein. Wir nutzen diesen plasmonischen
Fokussiereffekt, um Wasserstoff auf der Einzelpartikel-Skala zu detektieren. Im Gegensatz zu
Plasmonensensoren, die Ensembles von Nanopartikeln nutzen, verhindert dies inhomogene
Verbreiterung und statistische Effekte. In Zukunft lassen sich so ultimativ katalytische
Einzelprozesse in Nanoreaktoren beobachten.
Metallic nanostructures feature plasmonic resonances which spatially confine light on the
nanometer scale. In the ultimate limit of a single nanostructure, the electromagnetic field can be
strongly concentrated in a volume of only a few hundred nm3 or less. We utilize such plasmonic
focusing for hydrogen detection at the single particle level, which avoids any inhomogeneous
broadening and statistical effects that would occur in sensors based on nanoparticle ensembles.
This concept paves the road towards the observation of single catalytic processes in nanoreactors.
Der Mensch und Wasserstoff
Wasserstoff ist das älteste chemische Element im Universum. Etwa 400.000 Jahre nach der
Entstehung des Universums beim Urknall formte sich Wasserstoff als erstes chemisches Element.
Wasserstoff ist auch das häufigste chemische Element im Universum und stellt 75% der gesamten
Masse des Sonnensystems.
Wasserstoff ist zwar das häufigste chemische Element im Universum, kommt jedoch unter den
Bedingungen, die auf der Erde herrschen, nicht als atomarer Wasserstoff (H) vor. Stattdessen liegt
Wasserstoff als Molekül H2 vor, einem farb- und geruchlosen Gas. Zusätzlich liegt der irdische
Wasserstoff überwiegend gebunden und nur selten in reiner Form als Gas vor. Wasserstoff ist in
Form verschiedenster Verbindungen für die Menschheit von großer Bedeutung: er reagiert mit
Sauerstoff zu Wasser und mit Kohlenstoff zu Kohlenwasserstoffen, welche in der Natur in fossilen
Stoffen wie Erdöl, Erdgas und in Kohle vorkommen.
Entdeckt wurde Wasserstoff durch Henry Cavendish, als er mit Metallen und Säuren
experimentierte. Das dabei entstandene brennbare Gas nannte er inflammable air (entzündbare
Luft). Dieses Gas, der zweiatomige Wasserstoff, hat noch eine weitere Eigenschaft: es ist das
kleinste und leichteste Molekül im Universum. Genau diese Eigenschaft nutzte 1783 Alexandre
Cesar Charles, als er in einem mit Wasserstoff gefüllten Seidenballon erstmals den uralten
Menschheitstraum vom Fliegen erfüllte.
Im 21. Jahrhundert, als Folge des ständig wachsenden Energieverbrauchs der Menschen, hat
Wasserstoff große Aufmerksamkeit als möglicher Energiespeicher erlangt, zum Beispiel um die
Produktionsschwankungen regenerativer Energiequellen auszugleichen. Die Verbrennung
traditioneller, fossiler Brennstoffe ist verbunden mit der Entstehung von Kohlendioxid, welches zur
Erderwärmung beiträgt. Dieses Thema ruft zunehmend gesellschaftliche Bedenken hervor [1]. Im
Gegensatz dazu ist die Verbrennung reinen Wasserstoffgases praktisch emissionsfrei. Diese
Tatsache macht Wasserstoff als sauberen Energiespeicher sehr attraktiv. Wasserstoff hat das
Potential, als grüner Energieträger der Zukunft große Bedeutung zu erlangen.
Die sichere Lagerung und Sensorik von Wasserstoff
Die Perspektiven für die Nutzung von Wasserstoff als Energieträger der Zukunft sind sehr
vielversprechend.
So kam es dazu, dass 2009 neun Automobilkonzerne eine gemeinsame Absichtserklärung
unterzeichneten, um die Entwicklung der Brennstoffzelle in einer gemeinsamen Allianz mit
Energieversorgern zu forcieren und bis 2015 Brennstoffzellen-Autos auf den Markt zu bringen.
Anschließend erklärten mehrere Wasserstofferzeuger und Energieversorger ihre Absicht, den
Aufbau einer flächendeckenden Infrastruktur für die Wasserstoffversorgung in Deutschland
voranzutreiben.
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Dennoch sind noch zahlreiche Hindernisse auf dem Weg zur flächendeckenden Nutzung von
Brennstoffzellen-Autos und zu einer auf Wasserstoff basierenden Energiewirtschaft zu überwinden.
Die erste Hürde ist die sichere und effiziente Lagerung von Wasserstoff. Zu den Möglichkeiten der
Wasserstoff-Speicherung gehören die Flüssigwasserstoff-Speicherung in extrem kalten KryoSpeichern sowie die Druckgas-Wasserstoffspeicherung. Um mit Wasserstoff als Energiespeicher in
Fahrzeugen eine geeignete Reichweite zu erlangen, muss eine hohe Energiedichte auf möglichst
kleinem Raum erzielt werden. Entsprechend muss ein Wasserstoffspeicher sehr robust und
ausreichend groß sein. Diese Anforderungen sind jedoch schwer mit aktuellen Autodesign-Trends zu
vereinbaren. Außerdem benötigt ein mit Wasserstoff betriebenes Fahrzeug sehr empfindliche
Wasserstoffsensoren, da Wasserstoff/Luft-Gemische mit mehr als 4% Wasserstoffgehalt explosiv
sind.
Abb. 1: Wasserstoff-Adsorption und -Diffusion auf und durch Palladium.
© Nano Letters, nach [2]
In den letzten Jahren hat die Forschung zur sicheren Wasserstoff-Lagerung bei Nutzung von
Metallhydriden stark zugenommen. Insbesondere Palladium (Pd) hat sich als vielversprechend
erwiesen. Palladium, das 46. Element im Periodensystem, ist ein silbrig weißes Metall. Eine
einzigartige Eigenschaft von Palladium ist seine Fähigkeit, bei Raumtemperatur und
atmosphärischem Luftdruck bis zum 900-fachen Eigenvolumen Wasserstoff zu binden [2]. Dieser
Vorgang ist vergleichbar mit einem Schwamm, der Wasser aufsaugt. Man kann die
Wasserstoffaufnahme als Adsorption des Gases auf der Oberfläche mit anschließendem Lösen von
Wasserstoff im Metallgitter unter Bildung von Palladiumhydrid beschreiben. Beim Austritt kommt es
zu einer Wiedervereinigung der Wasserstoffatome mit dem Ergebnis, dass molekularer Wasserstoff
aus dem Metallgittergerüst austritt (siehe Abb. 1). Die elektrischen und dielektrischen
Eigenschaften von Palladium werden durch die Aufnahme von Wasserstoff stark verändert. Dies
wiederum ist die Grundlage für die elektrische und optische Wasserstoffmessung. Im Vergleich zu
Sensoren die auf einer elektrischen Erfassungsmethode basieren, weisen optische Messmethoden
einen entscheidenden Vorteil auf – eine Explosion durch überspringende Funken ist ausgeschlossen.
Das ist gerade bei Wasserstoff von entscheidender Wichtigkeit, man erinnere sich an die
Brandkatastrophe des mit Wasserstoff gefüllten Luftschiffs „Hindenburg“.
Intelligente Nanoplasmonik als entscheidender Helfer
Nanoplasmonik beschäftigt sich mit kleinsten elektromagnetischen Wellen, die von Metallpartikeln
ausgehen, wenn diese mit Licht interagieren. Um elektromagnetischen Wellen innerhalb eines
nanometerkleinen Volumens zu lokalisieren und zu manipulieren, werden nanostrukturierte Metalle
benötigt. Die optischen Eigenschaften von Metallpartikeln üben schon seit langer Zeit eine
Faszination auf den Menschen aus. Sobald Licht mit einem metallenen Nanopartikel wechselwirkt,
können Elektronen in kollektive, kohärente Schwingungen relativ zum Ionengitter versetzt werden.
Diese Elementaranregung wird im Allgemeinen als Partikelplasmon bezeichnet und dominiert die
optischen Eigenschaften im sichtbaren Spektralbereich. Abhängig ist die Resonanzfrequenz eines
metallischen Nanopartikels insbesondere von der Materialzusammensetzung, dem dielektrischen
Umfeld und der Größe des Nanopartikels.
Eine Besonderheit von Palladium-Nanopartikeln ist ihre sehr schnelle Absorptionskinetik für
Wasserstoff. Dies liegt an den sehr kurzen Diffusionsstrecken innerhalb des Nanopartikels im
Vergleich zu einer größeren Metallstruktur. Bedingt durch Interbandübergänge im sichtbaren
Spektralbereich besitzen Pd-Nanopartikel ungünstigerweise plasmonische Resonanzen mit einem
sehr breiten Spektralprofil. Dies steht einer direkten optischen Wasserstoffbestimmung unter
Einsatz von Pd-Nanopartikeln im Wege. Goldpartikel andererseits interagieren stark mit Licht und
zeigen scharfe und deutliche Resonanzen im sichtbaren Spektrum.
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Abb. 2: Schematische Zeichnung der indirekten Einzelpartikel-Bestimmung von Wasserstoff. Oben:
Wasserstoffbestimmung mit einer Gold-Nanopartikelprobe. Unten: Wasserstoffbestimmung mit
einem einzelnen Pd-Nanopartikel. Wasserstoffmoleküle und adsorbierte Wasserstoffatome sind rot
gekennzeichnet.
© Nature Materials, nach [4]
Goldnanopartikel eignen sich somit zur Messung der Wasserstoffaufnahme und –abgabe in PdNanopartikeln. Diese optische Methode zur Wasserstoffbestimmung wird allgemein als indirekte
Sensorik (indirect sensing) bezeichnet [3].
Abbildung 2 zeigt eine schematische Zeichnung der Vorgänge bei der indirekten
Wasserstoffmessung. Ein einzelnes Pd-Nanopartikel wird im Nanofokus einer Nanoantenne aus Gold
platziert [4]. Durch eine Verstärkung des elektrischen Nahfelds der Goldpartikel-Plasmonen können
die Plasmonen Veränderungen in der dielektrischen Funktion des sich in direkter Nachbarschaft
befindenden Pd-Nanopartikels messen, während das Nanopartikel Wasserstoff aufnimmt oder
abgibt. Hierbei gestreutes Licht wird mit einem Dunkelfeld-Mikroskop untersucht und mit einem
Spektrometer analysiert. Die spektrale Verschiebung wird in Echtzeit bestimmt. Im Vergleich zur
Antennen-Partikel-Kombination ist ein einzelnes Pd-Nanopartikel im Mikroskop kaum zu erkennen
und liefert keine sinnvollen Spektral-Informationen.
Intelligenter Plasmonen-Staub als leistungsstarker Wasserstoffsensor
Die Senkung der Produktionskosten ist fast immer ein zentrales Anliegen für den Transfer von
Technologien aus der Grundlagenforschung in die praktische Anwendung.
Sogenannte Bottom-up-Methoden bieten eine sehr effektive Produktionsmöglichkeit für
Metallnanopartikel mit hoher Qualität bei geringen Kosten. Unsere Methode zur optischen
Bestimmung der Wasserstoffaufnahme ist sehr kostengünstig und basiert auf synthetischen,
umhüllten Goldnanopartikeln (siehe Abb. 3).
Abb. 3: Zeichnerische Darstellung der Messanordnung zur Wasserstoffbestimmung. Plasmonischer
smart dust (umhüllte Goldnanopartikel) werden auf einen dünnen Pd-Film aufgebracht, um lokal die
Diffusion atomaren Wasserstoffs (H) in Pd zu messen. Wasserstoffmoleküle (H2) und adsorbierte
Wasserstoffatome sind rot gekennzeichnet.
© Nano Letters, nach [5]
Verteilt man die Nanopartikel als sogenannten smart dust (intelligenter Staub) auf einzelne
Reaktionsstandorte auf der Metalloberfläche, können die Nanopartikel Informationen über die lokal
stattfindenden chemische Reaktionen in Form von optisch sichtbaren Spektraländerungen in
Echtzeit übermitteln. Eine ultra-dünne SiO2-Hülle trennt dabei den Goldkern des smart dust von der
zu untersuchenden Probe.
Der innere Goldkern des smart dust konzentriert starke elektromagnetische Nahfelder in einem
Sub-Wellenlängen-Volumen in direkter Nähe zum Pd-Oberflächenfilm, an welchem die Aufnahme
und Abgabe von Wasserstoff stattfindet. Gleichzeitig dient der Goldkern als plasmonische Probe,
welche die lokalen chemischen Reaktionen, die als Folge der dielektrischen Verschiebungen des Pd
bei wechselnden Wasserstoffkonzentration auftreten, misst [5].
Das Streuspektrum einzelner plasmonischer smart dust-Partikel wird in situ mithilfe der
Dunkelfeldmikroskopie gemessen. Mit einer einzelnen plasmonischen Probe können wir
Wasserstoffkonzentrationen bis hinunter zu 0,5% messen.
In einem weiterführenden Experiment können mehrere plasmonische smart dust-Partikel auf
einzelne Reaktionsstandorte aufgebracht werden. Die unterschiedlichen, lokal erzeugten
chemischen Reaktionen können dann gleichzeitig gemessen und auf einer Übersichtskarte
dargestellt werden.
Anwendungen in der Zukunft
Unsere indirekte Messmethode kann auf eine Vielzahl anderer Proben übertragen werden, die
optisch inaktiv sind oder deren Plasmon stark gedämpft ist. Die Möglichkeit, unter kontrollierten
Bedingungen anhand optischer Untersuchungen einzelner Partikel Rückschlüsse auf chemische
Reaktionen und katalytische Aktivität in einem Nanoreaktor zu schließen, hat große Auswirkungen
auf die Forschung in diesem Bereich. Der große Vorteil der plasmonisch verstärkten Sensorik
chemischer Reaktionen ist, dass sie nicht-invasiv ist und zugleich gut übertragbar auf eine Vielfalt
an physikalischen und biochemischen Materialien. Sie kann genutzt werden, um die Reaktion
verschiedener Gase und Metalle zu untersuchen. Beispiele hierfür sind die Detektion von CO und
NOx mit Platin, Ruthenium und anderen anorganischen Katalysatoren, die Bestimmung der CO-
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Max-Planck-Institut für2012
Intelligente Systeme | Forschung | Forschungsberichte im MPG Jahrbuch | research_report_6810936
Dokumentation
VIII
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Adsorption mithilfe von metallorganischen Gerüsten, und die Detektion anderer Gase unter
Verwendung entsprechender Analyten im Nanofokus. Die hier vorgestellte Apparatur ist zudem
biokompatibel und kann in wässriger Umgebung betrieben werden.
Die methodische Erweiterung des indirect plasmonic sensing auf die Messung weiterer chemischer
Vorgänge ist eine spannende Herausforderung für die Zukunft.
Literaturhinweise
Schavan, A.
Germany's energy research plan
Science 330, 295 (2010)
Langhammer, C.; Zoric, I.; Kasemo, B.; Clemens, B. M.
Hydrogen storage in Pd nanodisks characterized with a novel nanoplasmonic sensing scheme
Nano Letters 7, 3122-3127 (2007)
Larsson, E. M.; Langhammer, C.; Zoric, I.; Kasemo, B.
Nanoplasmonic probes of catalytic reactions
Science 326, 1091-1094 (2009)
Liu, N.; Tang, M. L.; Hentschel, M.; Giessen, H.; Alivisatos, A. P.
Nanoantenna-enhanced gas sensing in a single tailored nanofocus
Nature Materials 10, 631-636 (2011)
Tittl, A.; Yin, X.; Giessen, H.; Tian, X.-D.; Tian, Z.-Q.; Kremers, C.; Chigrin, D. N.; Liu, N.
Plasmonic smart dust for probing local chemical reactions
Nano Letters (ePub ahead of print, DOI: 10.1021/nl4005089)
Adresse: http://www.is.mpg.de/8329588/research_report_6810936?c=248902
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