Die systematische Entwicklung hybrider Modelle ist eine weitreichende Forschungsfrage und ein junges, sich schnell entwickelndes Forschungsfeld. Impulse kommen dabei oft aus anwendungsnahen Fragestellungen, in denen weder datengetriebene noch simulationsbasierte Ansätze befriedigende Antworten bieten.
Die AG Hybride Modellierung untersucht dies in zwei Anwendungsfeldern:
- Hybride Modellierung für Monitoring technischer Prozesse
- Hybride Modellierung für Anwendungen in der Medizin
Eine computergestützte Modellierung folgt seit langem zwei etablierten Paradigmen:
Wir setzen datengetriebene, simulationsbasierte und hybride Modellierung zur Überwachung von Produktionsprozessen ein. Im Projekt PromoAdd3D werden Beiträge zu einem KI gestützten Prozessmonitoring des SLM Prozesses entwickelt. Im Projekt KIproBatt entwickeln wir in Zusammenarbeit mit Partnern hybride Modelle für die Prozessüberwachung einer forschungsnahen Kleinserienfertigung von innovativen Li-Ionen Batterien. Hybride Modelle können auch eine Rolle im Bereich der Prädiktiven Wartung spielen, die wir im Projekt KAnIS untersuchen.
Computerbasierte Simulationsumgebungen bieten die Möglichkeit, die epidemiologische Dynamik von Infektionskrankheiten zu modellieren. Wir entwickeln eine solche Plattform weiter, um die Dynamik der COVID-19 Pandemie im Raum Aschaffenburg zu modellieren und automatisiert Vorschläge für mögliche Maßnahmen zur Reduzierung des Infektionsgeschehens bei gleichzeitiger Minimierung von Beschränkungen für den Einzelnen zu ermitteln.