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Forschungsprojekt

Entwicklung einer Softwareumgebung für Analyse und Optimierung

Ziel des „Pro FIT“-geförderten Projekts ist es, eine Software zu entwickeln, die die Art und Weise, wie Daten im Entwicklungsprozess  genutzt werden, grundsätzlich verändert. Anstatt fragmentierte Ergebnisse aus Simulationen und Experimenten vergleichend auszuwerten, versetzt unsere Software Entwicklungsabteilungen dazu in die Lage, diese Daten in ihrer Gesamtheit auszuwerten und schneller, besser informierte Entscheidungen zu treffen. Dazu nutzen wir in diesem Projekt neu geschaffene Methoden des Maschinenlernens (engl. Machine Learning, abgekürzt: ML), um aus der Gesamtheit der im Entwicklungsprozess anfallenden Daten Modelle zu berechnen, die Entwickelnden innovative Entwicklungswerkzeuge und Funktionalitäten an die Hand geben. Diese sind dadurch unter anderem in die Lage versetzt, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren und zu nutzen (Datenfusion), effizient im hochdimensionalen Parameterraum zu optimieren (ersatzmodellbasierte Optimierung) oder den gesamten Entwurfsraum intuitiv und schnell nach der besten Lösung zu durchforsten (Design Space Exploration).

Ausgangspunkt des Projekts ist der aktuelle Stand der Forschung in den Disziplinen numerische Mathematik und angewandte Mathematik. Diese liefern die methodischen Grundlagen, auf denen der Forschungsanteil dieses Projekts aufsetzt. Die Methoden werden analysiert und entsprechend ihrer Eignung für industrielle Anwendungen bewertet. Mit diesen Erkenntnissen werden die Methoden erweitert, adaptiert und kombiniert, so dass neue, in unserer Anwendung nutzbare Methoden entstehen, die auf industrierelevante Fälle anwendbar sind.

Wir führen dieses Projekt in Kooperation mit dem Fachgebiet Aerodynamik der TU Berlin durch. Dieses beschäftigt sich mit industrieller Forschung in den Bereichen Machine-Learning-Methoden für Optimierungsprobleme und Datenfusionsprobleme. Dazu wird außerdem die notwendige Datenbasis in Experimenten und Simulationen geschaffen, um anschließend den Forschungstransfer der Methoden von akademischen Anwendungsfällen hin zu industrierealen Fällen zu bewerkstelligen.
Wir erforschen parallel die Frage, wie die Methodiken neu definiert werden müssen, um daraus die auf reale Daten anwendbare Funktionalität bereitstellen zu können.

Das Ergebnis dieses Projekts wird ein Softwarewerkzeug für eine im industriellen Kontext völlig neue Form der Datenverarbeitung sein, welches sich intuitiv bedienen und einfach in bestehende Workflows und HPC Infrastrukturen integrieren lässt. Ein Werkzeug, das den Entwurfsprozess beim Kunden beschleunigt und die Produktqualität steigert und damit ein Kosteneinsparpotential im Entwicklungsprozess freilegt, welches die Investitionskosten in unser Produkt weit übersteigt.

Dieses Projekt wird kofinanziert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung [EFRE].