{"id":11097,"date":"2019-03-11T07:39:35","date_gmt":"2019-03-11T07:39:35","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/neues-kooperationsprojekt-zw-iav-und-mpi-is\/"},"modified":"2026-07-15T14:40:35","modified_gmt":"2026-07-15T14:40:35","slug":"neues-kooperationsprojekt-zw-iav-und-mpi-is","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/neues-kooperationsprojekt-zw-iav-und-mpi-is\/","title":{"rendered":"Neues Kooperationsprojekt zw. IAV und MPI-IS"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Der Automotive Engineering-Dienstleister IAV und das Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme kooperieren bei der Entwicklung von Algorithmen, um selbstlernende Verfahren in der Automobiltechnik weiter voran zu bringen. Die Forschungskooperation ist eine von mehreren im Rahmen des Cyber Valleys, das den Austausch zwischen anwendungsorientierter Industrieforschung und Neugier getriebener Grundlagenforschung zum Ziel hat.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stuttgart \u2013 Entwickler des Cyber\u00a0Valley Partnerunternehmens IAV sowie Wissenschaftler der Cyber\u00a0Valley Forschungsgruppe \u201eIntelligent Control Systems\u201c am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme (MPI-IS) haben ein neues Forschungsprojekt gestartet, initiiert durch den Leiter der Forschungsgruppe, Dr. Sebastian Trimpe, und IAV. Alexander von Rohr hat im September 2018 seine Promotion in Trimpes Forschungsgruppe am MPI-IS im Rahmen dieses Kooperationsprojekts begonnen. Von Rohr und Trimpe forschen nun gemeinsam mit IAV-Entwicklungsingenieur Dr. Matthias Neumann-Brosig und seinem Team an selbstlernenden Verfahren in der Automobiltechnik und damit an der Schnittstelle zwischen Maschinellem Lernen und Regelungstechnik.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Kooperation ist eine von mehreren im Rahmen der Cyber\u00a0Valley Initiative, einer der gr\u00f6\u00dften Forschungskooperationen Europas aus Wissenschaft und Wirtschaft auf dem Gebiet der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Ihr Ziel ist es, den Austausch zwischen anwendungsorientierter Industrieforschung und Neugier getriebener Grundlagenforschung zu f\u00f6rdern. Anfang 2017 trat IAV, ein Entwicklungsunternehmen f\u00fcr die Automobilindustrie mit Sitz in Berlin, als einer der ersten von aktuell sieben Konzernen dem Forschungsverbund Cyber\u00a0Valley bei. Trimpe hatte bereits zuvor mit den IAV-Ingenieuren zusammengearbeitet, woraus vor kurzem eine erste <a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/ics.is.mpg.de\/publications\/bayesianindustrial2018\">Publikation<\/a> hervorgegangen ist. Er freut sich auf die weitere Zusammenarbeit unter dem Dach des Cyber\u00a0Valley.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eIn unseren Projekten mit IAV k\u00f6nnen wir eine Br\u00fccke schlagen zwischen Wissenschaft und Anwendung\u201c, sagt Trimpe. \u201eDie Zusammenarbeit mit IAV funktioniert hervorragend, weil beide Seiten sowohl grundlegende Forschungsfragen zu lernenden Systemen l\u00f6sen, als auch die Erkenntnisse auf echte Maschinen umsetzen wollen.\u201c Aufgrund dieser erfolgreichen Zusammenarbeit habe er mit IAV ein gemeinsames Doktorandenprojekt ins Leben gerufen, f\u00fcr das sie Nachwuchswissenschaftler von Rohr gewinnen konnten. Dieser wiederum hat Lust auf das Projekt: \u201eMir gef\u00e4llt, dass meine Forschung Maschinelles Lernen und Regelungstechnik verbindet.\u201c Bis seine Doktorarbeit geschrieben ist, wird von Rohr sowohl Zeit am MPI-IS in Stuttgart als auch im Entwicklungszentrum des Unternehmens in Gifhorn verbringen. Er ist seit einem Jahr am MPI-IS als Doktorand besch\u00e4ftigt, nachdem er zuvor an der Universit\u00e4t zu L\u00fcbeck Informatik mit der Vertiefungsrichtung Robotik und Automatisierungstechnik studiert hatte. Bereits seine Masterarbeit schrieb er bei Sebastian Trimpe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im September 2018 dann begann von Rohr seine Doktorarbeit, die nach Wegen sucht, Regler in Motoren automatisch zu verbessern. Der Motor soll dabei aus Daten lernen, die verschiedene Sensoren generieren. Dazu entwickeln die Forscher Algorithmen des Maschinellen Lernens, der K\u00f6nigsdisziplin der Forschungsrichtung K\u00fcnstliche Intelligenz: Die \u201eMaschine\u201c Motor nimmt ihre Umgebung mittels der Sensoren wahr, lernt aus den Daten und handelt entsprechend. Dieser stetige Kreislauf aus Wahrnehmen, Lernen und Handeln ist Wesensmerkmal eines autonomen intelligenten Systems, dessen Erforschung sich das MPI-IS in vielen verschiedenen Bereichen zum Ziel gesetzt hat: in physikalischen, in biologischen und in Computer-Systemen. Das Spektrum reicht dabei von wenigen Nanometern gro\u00dfen Robotern bis hin zu Softwareprogrammen, die humanoide selbstlernende Roboter sehr menschen\u00e4hnlich mit ihrer Umwelt interagieren lassen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Von Rohrs Forschungsarbeit behandelt grundlegende Forschungsfragen selbstlernender Systeme in der physikalischen Welt. Das konkrete System \u201eMotor\u201c gibt dabei einerseits Anregung f\u00fcr die Grundlagenforschung und ist andererseits eine beabsichtigte Anwendung. \u00a0Von Rohrs Ziel ist es, die Steuerung des Motors so einzustellen, dass dieser m\u00f6glichst sparsam mit Energie umgeht, gleichzeitig aber leistungsstark bleibt und nicht kaputtgeht. Denn Motoren \u2013 wie Roboter und andere autonome Systeme auch \u2013 unterliegen physikalischen Beschr\u00e4nkungen. \u201eIch muss auf dem Teststand sicherstellen, dass der Regler das System nicht instabil werden l\u00e4sst und es daraufhin besch\u00e4digt wird. Dies kann passieren, wenn der Regler zu stark reagiert, der Motor sich beispielsweise schneller dreht als erlaubt ist\u201c, sagt von Rohr und f\u00fcgt hinzu: \u201eDie IAV-Ingenieure geben mir bestimmte Grenzen vor, die der Motor nicht \u00fcberschreiten darf. Diese muss ich einhalten. Ein Motorschaden w\u00e4re \u00e4rgerlich und teuer.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese Beschr\u00e4nkungen im Blick erforscht von Rohr Algorithmen, die das Verhalten des Motors aus Daten erlernen. Auf Basis dieser gelernten Modelle will er Regler entwerfen, die den Motor so ansteuern, dass alle vorgegebenen Ziele erreicht werden. Er m\u00f6chte zeigen, wie man aus Daten, die der Motor selbst erzeugt, Regler verbessern und so das arbeitsaufwendige Einstellen von Reglern per Hand reduzieren kann. Die genauen Eigenschaften der erlernten Regler mathematisch zu definieren und dann zu beweisen, ist wesentlicher Bestandteil der Doktorarbeit. IAV erm\u00f6glicht es dann, diese neu entwickelten Algorithmen an ihren Motoren auszuprobieren. \u201eDas ist f\u00fcr mich <i>der<\/i> gro\u00dfe Bonuspunkte bei der Kooperation Grundlagenforschung und angewandter Forschung: IAV bietet mir ein tolles Umfeld mit seinen Motorenpr\u00fcfst\u00e4nden, meine mathematischen Modelle ausprobieren zu k\u00f6nnen. Wenn ich meine Algorithmen an so komplexen Systemen wie einem Motor testen kann und diese dann auch funktionieren, so verleiht das meiner Forschung zus\u00e4tzliches Gewicht,\u201c erkl\u00e4rt von Rohr.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Kooperation IAV und MPI-IS ist ein klassisches Beispiel f\u00fcr den erfolgreichen Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft im Rahmen des Cyber Valleys, der beiden Seiten dient. \u201eThemen wie KI, Data Science und Machine Learning gewinnen in unterschiedlichen Branchen an Bedeutung. So auch in zahlreichen Bereichen der Automobilentwicklung,\u201c sagt Dr. Nick Weinhold, Senior Vice President bei IAV. \u201eDeshalb haben wir fr\u00fchzeitig begonnen, Expertise in diesen Themenfeldern aufzubauen und kontinuierlich zu erweitern. Wir freuen uns daher sehr, Gr\u00fcndungsmitglied des Cyber\u00a0Valley zu sein und uns mit namhaften Partnern zu vernetzen, Impulse einzubringen und die Forschung zu unterst\u00fctzen.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cyber\u00a0Valley Partner <a rel=\"noopener\" target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.iav.com\/\">IAV<\/a> ist mit mehr als 7000 Mitarbeitern einer der weltweit f\u00fchrenden Engineering-Dienstleister der Automobilindustrie. IAV-Technologien stecken in fast jedem Fahrzeug der Welt. Gegr\u00fcndet 1983 als Spin-off der Technischen Universit\u00e4t Berlin hat IAV heute Standorte in Deutschland, Europa, Asien sowie in Nord- und S\u00fcdamerika. 2017 setzte das Unternehmen rund 800 Millionen Euro um. Zu den Kunden z\u00e4hlen weltweit alle namhaften Automobilhersteller und Zulieferer. Neben Fahrzeug- und Antriebsentwicklung ist IAV bereits fr\u00fchzeitig in die Elektromobilit\u00e4t und das autonome Fahren eingestiegen und ist heute einer der f\u00fchrenden Entwicklungsdienstleister auf diesen Gebieten.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11413,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[362],"user-group":[245],"class_list":["post-11097","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-press-release","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Neues Kooperationsprojekt zw. 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