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Die vorliegende Dissertation behandelt die Entwicklung eines Verkehrssimulationssystems, welches vollautomatisch aus Landkarten Simulationsgraphen erstellen kann. Der Fokus liegt bei urbanen Simulationsstudien in beliebigen Gemeinden und Städten. Das zweite fundamentale Standbein dieser Arbeit ist daher die Konstruktion von Verkehrsmodellen, die die wichtigsten Verkehrsteilnehmertypen im urbanen Bereich abbilden. Es wurden Modelle für Autos, Fahrräder und Fußgänger entwickelt.
Die Betrachtung des Stands der Forschung in diesem Bereich hat ergeben, dass die Verknüpfung von automatischer Grapherstellung und Modellen, die die Wechselwirkungen der verschiedenen Verkehrsteilnehmertypen abbilden, von keinem vorhandenen System geleistet wird. Es gibt grundlegend zwei Gruppen von Verkehrssimulationssystemen. Zum Einen existieren Systeme, die hohe Genauigkeiten an Simulationsergebnissen erzielen und dafür exakte (teil-)manuelle Modellierung der Gegebenheiten im zu simulierenden Bereich benötigen. Es werden in diesem Bereich meist Verkehrsmodelle simuliert, die die Verhaltensweisen der Verkehrsteilnehmer sehr gut abbilden und hierfür einen hohen Berechnungsaufwand benötigen. Auf der anderen Seiten existieren Simulationssysteme, die Straßengraphen automatisch erstellen können, darauf jedoch sehr vereinfachte Verkehrsmodelle simulieren. Es werden meist nur Autobewegungen simuliert. Der Nutzen dieser Herangehensweise ist die Möglichkeit, sehr große Szenarien simulieren zu können.
Im Rahmen dieser Arbeit wird ein System mit Eigenschaften beider grundlegenden Ansätze entwickelt, um multimodalen innerstädtischen Verkehr auf Basis automatisch erstellter Straßengraphen simulieren zu können. Die Entwicklung eines neuen Verkehrssimulationssystems erschien notwendig, da sich zum Zeitpunkt der Literaturbetrachtung kein anderes vorhandenes System für die Nutzung zur Erfüllung der genannten Zielstellung eignete. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte System heißt MAINSIM (MultimodAle INnerstädtische VerkehrsSIMulation).
Die Simulationsgraphen werden aus Kartenmaterial von OpenStreetMap extrahiert. Kartenmaterial wird zuerst in verschiedene logische Layer separiert und anschließend zur Bestimmung eines Graphen des Straßennetzes genutzt. Eine Gruppe von Analyseschritten behebt Ungenauigkeiten im Kartenmaterial und ergänzt Informationen, die während der Simulation benötigt werden (z.B. die Verbindungsrichtung zwischen zwei Straßen). Das System verwendet Geoinformationssystemkomponenten zur Verarbeitung der Geodaten. Dies birgt den Vorteil der einfachen Erweiterbarkeit um weitere Datenquellen.
Die Verkehrssimulation verwendet mikroskopische Verhaltensmodelle. Jeder einzelne Verkehrsteilnehmer wird somit simuliert. Das Modell für Autos basiert auf dem in der Verkehrsforschung weit genutzten Nagel-Schreckenberg-Modell. Es verfügt jedoch über zahlreiche Modifikationen und Erweiterungen, um das Modell auch abseits von Autobahnen nutzen zu können und weitere Verhaltensweisen zu modellieren. Das Fahrradmodell entsteht durch geeignete Parametrisierung aus dem Automodell. Zur Entwicklung des Fußgängermodells wurde Literatur über das Verhalten von Fußgängern diskutiert, um daraus geeignete Eigenschaften (z.B. Geschwindigkeiten und Straßenüberquerungsverhaltensmuster) abzuleiten. MAINSIM ermöglicht folglich die Betrachtung des Verkehrsgeschehens auch aus der Sicht der Gruppe der Fußgänger oder Fahrradfahrer und kann deren Auswirkungen auf den Straßenverkehr einer ganzen Stadt bestimmen.
Das Automodell wurde auf Autobahnszenarien und innerstädtischen Straßengraphen evaluiert. Es konnte die gut verstandenen Zusammenhänge zwischen Verkehrsdichte, -fluss und -geschwindigkeit reproduzieren. Zur Evaluierung von Fahrradmodellen liegen nach dem besten Wissen des Autors keine Studien vor. Daher wurden an dieser Stelle der Einfluss der Fahrradfahrer auf den Straßenverkehr und die von Fahrrädern gefahrenen Geschwindigkeiten untersucht. Das Fußgängermodell konnte die aus der Literaturbetrachtung ermittelten Verhaltensweisen abbilden.
Nachdem die wichtigsten Komponenten von MAINSIM untersucht wurden, begannen Fallstudien, die verschiedene Gebiete abdecken. Die wichtigsten Ergebnisse aus diesem Teil der Arbeit sind:
- Es ist möglich, mit Hilfe maschineller Lernverfahren Staus innerhalb Frankfurts vorherzusagen.
- Nonkonformismus bezüglich der Verkehrsregeln kann je nach Verhalten den Verkehrsfluss empfindlich beeinflussen, kann aber auch ohne Effekt bleiben.
- Mit Hilfe von Kommunikationstechniken könnte in der Zukunft die Routenplanung von Autos verbessert werden. Ein Verfahren auf Basis von Pheromonspuren wurde im Rahmen dieser Arbeit untersucht.
- MAINSIM eignet sich zur Simulation großer Szenarien. In der letzten Fallstudie dieser Arbeit wurde der Autoverkehr eines Simulationsgebietes um Frankfurt am Main herum mit ca. 1,6 Mio. Trips pro Tag simuliert. Da MAINSIM über ein Kraftstoffverbrauchs- und CO2-Emissionsmodell verfügt, konnten die CO2-Emissionen innerhalb von Frankfurt ermittelt werden. Eine angekoppelte Simulation des Wetters mit Hilfe einer atmosphärischen Simulation zeigte, wie sich die Gase innerhalb Frankfurts verteilen.
Für den professionellen Einsatz in der Verkehrsforschung muss das entwickelte Simulationssystem um eine Methode zur Kalibrierung auf Sensordaten im Simulationsgebiet erweitert werden. Die vorhandenen Ampelschaltungen bilden nicht reale Ampeln ab. Eine Erweiterung des Systems um die automatische Integrierung maschinell lesbarer Schaltpläne von Ampeln im Bereich des Simulationsgebietes würde die Ergebnisgüte weiter erhöhen.
MAINSIM hat mehrere Anwendungsgebiete. Es können sehr schnell Simulationsgebiete modelliert werden. Daher bietet sich die Nutzung für Vorabstudien an. Wenn große Szenarien simuliert werden müssen, um z.B. die Verteilung der CO2-Emissionen innerhalb einer Stadt zu ermitteln, kann MAINSIM genutzt werden. Es hat sich im Rahmen dieser Arbeit gezeigt, dass Fahrräder und Fußgänger einen Effekt auf die Mengen des Kraftstoffverbrauchs von Autos haben können. Es sollte bei derartigen Szenarien folglich ein Simulationssysytem genutzt werden, welches die relevanten Verkehrsteilnehmertypen abbilden kann. Zur Untersuchung weiterer wissenschaftlicher Fragestellungen kann MAINSIM beliebig erweitert werden.
Dieser Arbeit war zum Ziel gesetzt, Methoden zur Simulation von neuronalen Prozessen zu entwickeln, zu implementieren, einzusetzen und zu vergleichen. Ein besonderes Augenmerk lag dabei auf der Frage, wo eine volle räumliche Auflösung der Modelle benötigt wird und wo darauf zugunsten von vereinfachenden niederdimensionalen Modellen, die wesentlich weniger Ressourcen und mathematischen Sachverstand erfordern, verzichtet werden kann. Außerdem wurde speziell bei der Beschreibung der verschiedenen Modelle für die Elektrik der Nervenzellen das Anliegen verfolgt, deren Zusammenhänge und die Natur vereinfachender Annahmen herauszuarbeiten, um deutlich zu machen, an welchen Stellen Probleme bei der Benutzung der weniger komplexen Modelle auftreten können.
In etlichen Beispielen wurde daraufhin untersucht, inwieweit die Vereinfachung auf ein eindimensionales Kabelmodell sowie der Verzicht auf die Betrachtung einzelner Ionensorten die realistische Darstellung der zellulären Elektrik beeinträchtigen können. Dabei stellte sich heraus, dass alle betrachteten Modelle für das rein elektrische Verhalten der Neuronen im Wesentlichen dieselben Ergebnisse liefern, weshalb zu dessen Simulation in den allermeisten Fällen ein 1D-Kabelmodell völlig ausreichend und angezeigt sein dürfte.
Nur wenn Größen von Interesse sind, die in diesem Modell nicht erfasst werden, etwa das Außenraumpotential oder die Ionenkonzentrationen, muss auf genauere Modelle zurückgegriffen werden. Außerdem ist in einer Konvergenzstudie exemplarisch vorgeführt worden, dass bereits eine recht grobe Darstellung der zugrundeliegenden Rechengitter genügt, um korrekte Ergebnisse bei der Simulation der rein elektrischen Signale sicherzustellen.
In scharfem Kontrast steht hierzu die Simulation von einzelnen Ionen-Dynamiken. Bereits in der Untersuchung des Poisson-Nernst-Planck-Modells für das Membranpotential erwies sich, dass für eine korrekte Simulation der diffusiven Anteile der Ionenbewegung wesentlich feinere Gitter benötigt werden.
Noch viel deutlicher wurde dies in Simulationen von Calcium-Wellen in Dendriten, wo -- neben anderen Einsichten -- aufgezeigt werden konnte, dass nicht nur eine feine axiale
(und Zeit-) Auflösung der Dendritengeometrie zur Sicherstellung exakter Ergebnisse notwendig ist, sondern auch die räumliche Auflösung in die übrigen Dimensionen wichtig ist, weswegen eine eindimensionale Kabeldarstellung der Calcium-Dynamik erheblich fehlerbehaftet und
(jedenfalls im Zusammenhang mit Ryanodin-Rezeptorkanälen) von deren Nutzung dringend abzuraten ist. Auch die Darstellung von Kanälen als eine kontinuierliche Dichte in der Membran kann, wie darüber hinaus vorgeführt wurde, problematisch sein.
Ihre exaktere Modellierung, etwa durch Einbettung auch probabilistischer Einzelkanaldarstellungen in das räumliche Modell sollte in zukünftigen Arbeiten noch mehr thematisiert werden.
Mit Blick auf die Wiederverwendbarkeit bereits implementierter Funktionalität innerhalb dieser Arbeiten wurden spezielle Teile dieser Funktionalität hier in einem gesonderten
Kapitel genauer beschrieben. Als komplexes Beispiel für das, was simulationstechnisch bereits im Bereich des Machbaren
liegt, und gleichsam für eine Anwendung, die zeigt, wie möglichst viele der im Rahmen dieser Arbeit entwickelten Methoden miteinander kombiniert werden können, wurde die
Calcium-Dynamik eines kompletten Dendriten innerhalb eines großen aktiven neuronalen Netzwerks simuliert.
Das Ziel dieser Arbeit war es, RNA-Strukturen als potentielle Zielstrukturen für die Medikamentenentwicklung zu untersuchen. Hierbei ging es im Speziellen um die Anwendung Virtueller Screening Verfahren für die RNA-Liganden-Vorhersage. Hierzu wurde die als TAR-Motiv (transactivating response element) bekannte RNA-Struktur der mRNAs des HI-Virus ausgewählt. Diese Struktur wurde gewählt, da mit den vier PDB-Einträgen 1ANR, 1ARJ, 1LVJ und 1QD3 bereits experimentell motivierte Strukturmodelle zum Beginn der Untersuchung vorlagen. Ausschlaggebend war hierbei auch das Vorhandensein eines Tat-TAR-FRET-Assays im Rahmen des SFB 579, in welchem diese Arbeit angefertigt wurde. Die Aufmerksamkeit, welche dem HI-Virus im Rahmen der Bekämpfung der Immunschwächekrankheit bereits zukam, führte bei dem gewählten Testmodell ebenfalls zu einem, wenn auch immer noch überschaubaren Datensatz bereits getesteter Substanzen, der als Grundlage für einen Liganden-basierten Ansatz als erste Basis dienen konnte. Basierend auf diesen Voruntersuchungen ergaben sich die weiteren Schritte dieser Arbeit. Die Arbeit lässt sich zusammenfassend in vier zum Teil parallel verlaufende Phasen einteilen: Phase 1:Bestandsaufnahme bekannter Informationen über die Zielstruktur · experimentell bestimmte Zielstrukturen · experimentell bestimmte Liganden/Nichtliganden der Zielstruktur Phase 2: Ableiten eines ligandenbasierten Ansatzes zur Vorhersage von potentiellen Bindern der Zielstruktur aus Substanzbibliotheken, der nicht auf Strukturdaten der Zielstruktur beruht. Phase 3: Analyse der bekannten Konformere der Zielstruktur auf konstante Angriffspunkte für ein spezielles Liganden-Design. Phase 4: Einbinden der bekannten Strukturinformationen der Zielstruktur zur weiteren Verfeinerung der Auswahlverfahren neuer Kandidaten für die weitere experimentelle Bestimmung des Bindeverhaltens. Im Rahmen dieser Arbeit konnten mittels der Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen in einem ligandenbasierten Ansatz durch virtuelles Screening der Chemikalien-Datenbanken verschiedener Lieferanten fünf neue potentielle TAR-RNA-Liganden identifiziert werden (drei davon mit einem Methylenaminoguanidyl-Substrukturmotiv), sowie als „Spin-Off“ durch die Anwendung der ursprünglich nur für den Tat-TAR-FRET-Assay vorgesehenen Testsubstanzen in einem Kooperationsprojekt (mittels CFivTT-Assay) zwei neue potentiell antibakterielle Verbindungen identifiziert werden. Die Beschäftigung mit der offensichtlichen Flexibilität der TAR-RNA und damit einer nicht eindeutig zu definierenden Referenz-Zielstruktur für das Liganden-Docking führte zur Erstellung eines Software-Pakets, mit dem flexible Zielstrukturen – basierend auf den Konformer-Datensätzen von MD-Simulationen – auf konstante Angriffspunkte untersucht werden können. Hierbei wurde ausgehend von der Integration eines Taschenvorhersage-Programms (PocketPicker) eine Reihe von Filtern implementiert, die auf den hierzu in einer MySQL-Datenbank abgelegten Strukturinformationen eine Einschränkung des möglichen Taschenraums für das zukünftige Liganden-Design automatisiert vornehmen können. Des Weiteren ermöglicht dieser Ansatz einen einfachen Zugriff auf die einzelnen Konformere und die Möglichkeit Annotationen zu den Konformeren und den daraus abgeleiteten Tascheninformationen hinzuzufügen, so dass diese Informationen für die Erstellung von Liganden-Docking-Versuchen verwendet werden können. Ferner wurden im Rahmen dieser Arbeit ein neuer Deskriptor für die Beschreibung von Taschenoberflächen eingeführt: der auf der „Skalierungs-Index-Methode“ basierende molekulare SIMPrint. Die Beschäftigung mit der Verteilung der potentiellen Bindetaschen auf der Oberfläche der Konformerensemble führte ferner zur Definition der Taschenoberflächenbildungswahrscheinlichkeit (Pocket Surface Generation Probability – PSGP) für einzelne Atome einer Zielstruktur, die tendenziell für die Einschätzung der Ausbildung einer potentiell langlebigen Interaktion eines Liganden mit der Zielstruktur herangezogen werden kann, um beispielsweise Docking-Posen zu bewerten.