Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat die neue Forschungsgruppe „Aktives Lernen für dynamische Systeme und Regelung – Dateninformativität, Unsicherheiten und Garantien“ bewilligt. Neben dem Insitut für Regelungstechnik (IRT) der LUH sind noch die Universität Freiburg und die Technischen Universitäten in Hamburg, Ilmenau sowie München beteiligt. Sprecher der Forschungsgruppe ist Prof. Dr.-Ing. Matthias Müller vom IRT.
Vom autonomen Fahren bis zur medizinischen Diagnose: Maschinelles Lernen findet in vielen Gebieten des alltäglichen Lebens Anwendung. In der Praxis ergeben sich allerdings zusätzliche Herausforderungen, zum Beispiel bei der Frage nach Sicherheitsgarantien beim autonomen Fahren oder bei der Interaktion von Mensch und Maschine. „Für herkömmliche Verfahren des maschinellen Lernens sind derartige Garantien in der Regel nicht verfügbar, sodass neue Methoden erforderlich sind“, sagt Prof. Dr.-Ing. Matthias Müller. Die Forschungsgruppe zielt deshalb darauf, grundlegend neue Ansätze des aktiven Lernens zu entwickeln, bei denen der Lernprozess fortwährend beeinflusst wird. „Derartige aktive Lernstrategien sind erforderlich, um einen sicheren, leistungsstarken und dateneffizienten Betrieb komplexer und dynamischer Systeme zu gewährleisten“, so Müller. Hierzu wird untersucht, was, wann und wie das System aktiv lernen muss. Die Forschungsergebnisse können zum Beispiel Anwendung in der Robotik und der Energietechnik finden.
