{"id":11345,"date":"2021-03-26T07:34:49","date_gmt":"2021-03-26T07:34:49","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/wir-moechten-komplexe-dynamische-systeme-besser-in-die-lage-versetzen-sich-an-veraenderte-bedingungen-anzupassen\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:39","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:39","slug":"wir-moechten-komplexe-dynamische-systeme-besser-in-die-lage-versetzen-sich-an-veraenderte-bedingungen-anzupassen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/wir-moechten-komplexe-dynamische-systeme-besser-in-die-lage-versetzen-sich-an-veraenderte-bedingungen-anzupassen\/","title":{"rendered":"\u201eWir m\u00f6chten komplexe dynamische Systeme besser in die Lage versetzen, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anzupassen\u201c"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>M\u00fchlebachs Forschung wird durch die renommierten Branco Weiss und Emmy Noether Fellowships unterst\u00fctzt<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">T\u00fcbingen &#8211; Michael M\u00fchlebach hat schon fr\u00fch in seiner Karriere ein Interesse f\u00fcr maschinelles Lernen entwickelt. Im Laufe seiner Promotion entwarf er Lern- und Regelungsalgorithmen f\u00fcr einen Balancier-Roboter und eine Flugmaschine. W\u00e4hrend solche Forschungsprojekte auf ma\u00dfgeschneiderten L\u00f6sungen f\u00fcr den zuverl\u00e4ssigen Betrieb von kleinen Systemen in einer einfachen Umgebung basierten, m\u00f6chte M\u00fchlebach seine Forschung nun auf die n\u00e4chste Stufe heben: Als Leiter der unabh\u00e4ngigen Forschungsgruppe \u201eLearning and Dynamical Systems\u201c am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme (MPI-IS) in T\u00fcbingen m\u00f6chte er seine Aufmerksamkeit auf gro\u00dfe dynamische Systeme richten, die mit komplexen Umgebungen interagieren. M\u00fchlebach ist seit dem 1. Februar 2021 am MPI-IS.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eAn der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen, Optimierung und Kontrolltheorie gibt es viel Spannendes zu erforschen\u201c, sagt M\u00fchlebach. \u201eWir m\u00f6chten Systeme wie Stromnetze oder autonome Transportsysteme besser in die Lage versetzen, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen und Umst\u00e4nde anzupassen und darauf zu reagieren. Hier liegt die Herausforderung darin, Algorithmen zu entwickeln, die nicht nur Muster in den Daten erkennen, um ihre Treffsicherheit kontinuierlich zu verbessern. Sie sollten auch in der Lage sein, zuverl\u00e4ssig zu funktionieren, wenn etwas Unerwartetes passiert, wie zum Beispiel ein extremes Wetterereignis oder eine pl\u00f6tzliche Ver\u00e4nderung des Verkehrs.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Derzeit werden Methoden des maschinellen Lernens und der Regelungstechnik weitgehend auf dynamische Systeme angewendet, die nur wenige Freiheitsgrade haben und in einer einfachen Umgebung arbeiten. Diese Methoden sind zum Beispiel sehr effektiv, um ein autonomes Flugobjekt zu stabilisieren und sicherzustellen, dass es sich an Seitenwind oder den Verschlei\u00df seiner Propeller anpassen kann. Um gr\u00f6\u00dfere und pl\u00f6tzliche \u00c4nderungen, wie den Verlust eines Propellers oder eine pl\u00f6tzliche und gro\u00dfe \u00c4nderung der Nutzlast, zuverl\u00e4ssig zu bew\u00e4ltigen, sind jedoch noch ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen erforderlich. Eine weitere gro\u00dfe Herausforderung besteht im Umgang mit gr\u00f6\u00dferen Systemen. Um maschinelle Lernalgorithmen in komplexeren Szenarien erfolgreicher zu machen, m\u00f6chte M\u00fchlebach den Ansatz verfolgen, Vorwissen, zum Beispiel in Form von physikalischen Gesetzen, besser einzubeziehen. \u201eLetztlich geht es darum, irref\u00fchrende Muster in den Daten zu eliminieren, denn diese wirken sich negativ auf die F\u00e4higkeit eines Systems aus, genaue Vorhersagen zu treffen. Und selbst wenn etwas Unerwartetes passiert, das die gesammelten Daten nicht erfassen, muss das System trotzdem in der Lage sein, damit umzugehen, sich anzupassen und zu funktionieren. Bei Systemen, die das Leben von Menschen beeinflussen k\u00f6nnen, steht sehr viel auf dem Spiel. Hier ist die Zuverl\u00e4ssigkeit entscheidend\u201c, sagt M\u00fchlebach.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine weitere zentrale Herausforderung in diesem Forschungsbereich besteht darin, Ans\u00e4tze zu entwickeln, welche die schiere Menge an Daten effektiv verarbeiten k\u00f6nnen und dabei noch in Echtzeit arbeiten. \u201eMit den zunehmenden M\u00f6glichkeiten der Sensorik k\u00f6nnen wir immer mehr Daten sammeln und sehr pr\u00e4zise Modelle erstellen. Wir m\u00f6chten jedoch unsere Modelle laufend aktualisieren und sie nutzen, um in Echtzeit sinnvolle Ma\u00dfnahmen zu ergreifen. Es ist daher entscheidend, dass unsere Algorithmen ihre Aufgaben in kurzer Zeit erledigen und die verf\u00fcgbaren Rechenressourcen effektiv nutzen.\u201c Aus diesem Grund will M\u00fchlebach seine bisherige Forschung im Bereich der Optimierungsalgorithmen ausbauen. Das sind Computerprogramme, die beispielsweise entscheiden k\u00f6nnen, welche Aktion aus einer Menge von Alternativen g\u00fcnstig oder sogar die beste ist. \u201eLetztlich basieren die meisten Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, statistische Inferenz und Regelung auf mathematischer Optimierung.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hrend er sein Team aufbaut, freut sich M\u00fchlebach darauf, die Vorteile zu nutzen, die das MPI-IS und die T\u00fcbinger Forschungsgemeinschaft bieten. \u201eT\u00fcbingen ist einer der f\u00fchrenden Orte f\u00fcr maschinelles Lernen. Ich habe mich f\u00fcr das MPI-IS entschieden, weil es hier hervorragende Leute gibt, die sowohl theoretisch als auch experimentell arbeiten. Die Infrastruktur ist einmalig; es gibt nicht viele Orte wie diesen auf der Welt\u201c, sagt er.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">M\u00fchlebachs Forschung wird durch die renommierten Branco-Weiss- und Emmy-Noether-Fellowships finanziert, die er 2018 bzw. 2020 erhielt. Das Branco-Weiss-Fellowship unterst\u00fctzt herausragende und interdisziplin\u00e4re Forschungsprojekte, die von der Mainstream-Forschung abweichen. Das Emmy-Noether-Stipendium, ein Programm der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), f\u00f6rdert herausragende Nachwuchswissenschaftler\/innen \u00fcber einen Zeitraum von sechs Jahren beim Aufbau unabh\u00e4ngiger Forschungsgruppen. Zuvor war M\u00fchlebach als Postdoc an der University of California, Berkeley, t\u00e4tig und erlangte seinen Master sowie seine Promotion an der ETH Z\u00fcrich.<br\/><\/p>\n","protected":false},"featured_media":11688,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[245],"class_list":["post-11345","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>\u201eWir m\u00f6chten komplexe dynamische Systeme besser in die Lage versetzen, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anzupassen\u201c - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/wir-moechten-komplexe-dynamische-systeme-besser-in-die-lage-versetzen-sich-an-veraenderte-bedingungen-anzupassen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u201eWir m\u00f6chten komplexe dynamische Systeme besser in die Lage versetzen, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anzupassen\u201c - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"M\u00fchlebachs Forschung wird durch die renommierten Branco Weiss und Emmy Noether Fellowships unterst\u00fctzt T\u00fcbingen &#8211; Michael M\u00fchlebach hat schon fr\u00fch in seiner Karriere ein Interesse f\u00fcr maschinelles Lernen entwickelt. 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