Antrittsvorlesungen

Von: jd
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In diesen stellen sie ihre jeweiligen Forschungsbereiche vor.

Prof. Dr. Rainer Gasper spricht über die "Künstliche Intelligenz – und wie sie im Maschinenbau eingesetzt werden kann".

Die Digitalisierung verändert alle Bereiche des Lebens. An den Ingenieuren stellt die Digitalisierung unter anderem die Herausforderungen des autonomen und vernetzten Fahrens sowie der Industrie 4.0. Um mit den immer größer werdenden Datenmengen umzugehen, werden neue Strategien benötigt. Dabei haben sich die Verfahren der künstlichen Intelligenz als sehr erfolgreich erwiesen.

Als künstliche Intelligenz wird die Fähigkeit eines Computers beziehungsweise Roboters verstanden, Dinge zu tun, die normalerweise einem intelligenten Wesen zugeschrieben werden. So muss ein Computer in der Lage sein, Schlussfolgerungen zu ziehen und die natürliche Sprache verstehen und verarbeiten zu können. Weiterhin muss er die Fähigkeit besitzen, zu lernen, zu generalisieren und Zusammenhänge zu erkennen. Ist der Computer zusätzlich fähig zu planen, so sind die Bausteine vorhanden, dass er als intelligent gelten kann.

Aus diesen Anforderungen können die vier Hauptfelder der künstlichen Intelligenz abgeleitet werden. Die Logik ist das erste Feld, das den Computer befähigt, richtige Schlussfolgerungen zu ziehen. Die Verarbeitung der natürlichen Sprache ist das zweite große Anwendungsfeld. Das dritte Feld ist das automatisierte Planen. Darunter wird die Fähigkeit verstanden, selbstständig und flexibel zu reagieren, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Das vierte Feld, das aktuell eine hohe Aufmerksamkeit erhält, ist das maschinelle Lernen. Das maschinelle Lernen kann wiederum in vier Bereiche unterteilt werden. Diese sind das überwachte Lernen, das unüberwachte Lernen, das selbstverstärkende Lernen sowie das „Deep Learning“. Wobei das überwachte Lernen und das Deep Learning für die datenbasierte Modellierung und das selbstverstärkende Lernen für Optimierungen hervorzuheben sind.

Im Maschinenbau können als konkrete Anwendungen für die Verfahren der künstlichen Intelligenz die prädiktive Instandhaltung und die Verwendung von digitalen Zwillingen genannt werden. Beide Anwendungen verwenden Modelle von technischen Prozessen. Zur Erstellung der Modelle stehen die Verfahren der physikalisch basierten Modellierung als auch der datenbasierten Modellierung zur Verfügung, wobei die datenbasierte Modellierung aufgrund der Forstschritte des maschinellen Lernens immer mehr Verbreitung findet. Dabei sind vor allem neuronale Netze ein sehr vielversprechender Ansatz.

In der Antrittsvorlesung wird Prof. Dr. Rainer Gasper zuerst einen Überblick über das Gebiet der künstlichen Intelligenz geben. Es werden aktuelle Anwendungen im Maschinenbau vorgestellt. Anschließend wird auf die datenbasierte Modellierung mit neuronalen Netzen eingegangen.

Zur Person

Prof. Dr.-Ing. Rainer Gasper wurde zum 01. April 2019 als Stiftungsprofessor für Mechatronic Systems Engineering der Carl-Zeiss-Stiftung an die Fakultät für Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Hochschule Offenburg berufen.

Nach dem Studium der Fahrzeugtechnik an der HTW Saarland (Dipl. Ing. (FH)) und dem anschließenden Abschluss seines Master-Studiums Mechanical and Process Engineering an der TU Darmstadt war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungstechnik der RWTH Aachen. Dort promovierte er 2011 zum Thema „Flachheitsbasierter Vorsteuerungsentwurf für den Antriebsstrang eines Parallelhybridfahrzeugs“.

Im Anschluss an die Promotion 2011 wechselte Prof. Dr. Gasper zur Robert Bosch GmbH in Stuttgart und arbeitete als Entwicklungsingenieur für die Systementwicklung von Antriebssträngen mit dem Schwerpunkt Elektrifizierung/Hybridisierung. Innerhalb dieser Tätigkeit übernahm er die Teilprojektleitung für Simulation und Anforderungsmanagement. Es folgten Tätigkeiten im Bereich der Software-Entwicklung für Verbrennungsmotoren und der Prozessentwicklung für das Anforderungsmanagement von Steuergeräte-Software. Bis zu seiner Berufung war Prof. Dr. Gasper als Experte und Teamleiter für autonomes Fahren und Verkehrsflusssimulation innerhalb der Systementwicklung Powertrain der Robert Bosch GmbH tätig.

Prof. Dr. Niklas Hartmann spricht über die "Energiesystemanalyse – Methoden und Anwendungsbeispiele".

Das klimapolitischen Ziel der Bundesregierung, die Treibhausgasemissionen bis 2050 um 80 bis 95 Prozent im Vergleich zu 1990 zu reduzieren, erfordert eine fundamentale Transformation des Energiesystems in allen Sektoren – in den Nutzungsbereichen der klassischen Stromanwendung ebenso wie in den Prozessen in Industrie und Landwirtschaft, im Gebäudebereich und im Verkehr.

Der Druck zu einem schnellen Wandel ist damit einerseits groß, andererseits steht dem für die Energiewende angestrebten Umbau des Energiesystems eine Reihe von Hemmnissen (zum Beispiel Institutionen, Vorschriften, Standards, Technologien, Akzeptanz) und unterschiedlichen Interessen (seitens der Politik, Verwaltung, Industrie, NGOs, Energieerzeuger, Verbraucher) gegenüber.

Unterstützend für die Entscheidungsfindung in der Politik und Wirtschaft werden vermehrt Energiesystemmodelle angewendet. Diese zeigen mögliche Wege für den Umbau des Energiesystems auf und lassen eine Bewertung der Auswirkung langfristiger Entscheidungen im Energiesystem zu.

In seiner Antrittsvorlesung wird Prof. Dr. Niklas Hartmann zunächst einen Überblick zum derzeitigen Stand des Energiesystems geben und die vier Phasen der Energiewende beschreiben. Nach einer Einführung zur Energiesystemmodellierung wird er Wege zu einem Energiesystem der Zukunft aufzeigen, die den Klimaschutzzielen entsprechen sowie den aktuellen Forschungsbedarf aufzeigen.

Zur Person

Prof. Dr. Niklas Hartmann wurde zum 01. März 2019 als Professor für Energiesysteme und Energiewirtschaft der Ingenieurwissenschaften an die Hochschule Offenburg berufen.

Er hat ein Diplom der TU Kaiserslautern im Fach Wirtschaftsingenieurwesen. Im Anschluss an das Studium schrieb Prof. Dr. Niklas Hartmann seine Dissertation zum Thema „Rolle und Bedeutung der Stromspeicher bei hohen Anteilen erneuerbarer Energien in Deutschland“ an der Fakultät Energie-, Verfahrens- und Biotechnik der Universität Stuttgart. Für die Dissertation am IER bekam er ein Stipendium der Reiner Lemoine Stiftung und war 2010 als Gastwissenschaftler an der University of California in Berkeley/USA tätig.

Ab 2013 arbeitete Prof. Dr. Niklas Hartmann als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer ISE in Freiburg und seit 2015 leitete er dort das Team „Energiesysteme und -märkte“. Das Forschungsfeld von Prof. Dr. Niklas Hartmann umfasst die Energiesystemanalyse und die Planung, Auslegung und den Betrieb von Energieanlagen. Ein Fokus liegt auch auf der Vermarktung einzelner Technologien und ganzer dezentraler Energiesysteme an den Märkten sowie auf der ökonomischen Bewertung regenerativer Energien und Flexibilitäten.

Alle Interessierten sind zu den Antrittsvorlesungen am Dienstag, 22. Oktober, ab 17:30 Uhr, in Raum E 411, eingeladen.

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