TH Aschaffenburg - University Of Applied Sciences

Labor für Medizinische IT & Simulation

AG Hybride Modellierung

Labor für Medizinische Informatik und Simulation

Prof. Dr. Michael Möckel

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Arbeitsgruppe Hybride Modellierung (Sommer 2021)
Was wir tun: Hybride Modellierung
Hybride Modellierung verstehen wir als die Zusammenführung verschiedenartiger Methoden der computergestützten Modellierung für technische oder medizinische Anwendungsbereiche.

Die computergestützte Modellierung folgt seit langem zwei etablierten Herangehensweisen (Paradigmen):

Datengetriebene („data driven“) Verfahren wenden analytische Methoden der Statistik, des maschinellen Lernens sowie der künstlichen Intelligenz auf empirisch erhobene Daten, z.B. Mess- oder Nutzerdaten, an, um Zusammenhänge zwischen beobachteten Größen aufzuspüren, das Verhalten von Systemen zu überwachen, vorherzusagen oder zu kontrollieren.

Physikalisch-technische Computer-Simulationen („physics based“) leiten hingegen aus abstrahierten naturwissenschaftlichen Zusammenhängen, mathematisch formuliert in der Sprache von (Differenzial-) Gleichungen, durch deren Lösung ebenfalls das Verhalten von Systemen ab. Sie finden ebenfalls Einsatz in der Aufklärung von Zusammenhängen, in der modellbasierten Regelung oder der Prognostik.

Die Arbeitsgruppe Hybride Modellierung untersucht am Beispiel konkreter Anwendungsfälle die Zusammenführung beider Paradigmen in hybriden Modellen („physics based and data driven“). Auf diese Weise soll die Integration deterministischen Vorwissens (z.B. aufgrund von logischen oder naturwissenschaftlichen Zusammenhängen) in maschinelle Lernverfahren erleichtert, Lernverfahren auch für Anwendungsfälle mit begrenzter Datenverfügbarkeit nutzbar gemacht und deren Prognosegüte gesteigert werden.

Technologie- und Anwendungsfelder
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:
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Hybride Modellierung für Monitoring technischer Prozesse
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Hybride Modellierung für Anwendungen in der Medizin
Verwendete Plattformen
Lehre
Die Arbeitsgruppe hybride Modellierung beteiligt sich am Lehrangebot der TH Aschaffenburg durch die Betreuung von Bachelor- und Masterprojekten sowie mit laborgebundenen und spezialisierten Lehrangeboten in verschiedenen Studiengängen. Interessierte Studierende sind herzlich zur Mitarbeit eingeladen!
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Aktuelle Themen für Abschlussarbeiten
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Labor für Medizinische Informatik und Simulation
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Projektarbeit in der Forschungsgruppe am ZeWiS
Lehrangebote
Aktuelles
05/2021
Die AG hybride Modellierung gratuliert Herrn Dr. Tobias Krebs herzlich zu seiner Promotionsprüfung an der TU Darmstadt!
03/2021
Wir begrüßen Tobias Krebs als neues Mitglied der Arbeitsgruppe. Er wird als PostDoc das Projekt EpiLABKI betreuen.
01/2021
Auf dem 14. WCCM-ECCOMAS Congress (virtuell) stellt Jorrit Voigt Methoden für die Anomaliedetektion in der Additive Fertigung (SLM Prozess) vor.
01/2021
Wir begrüßen Xukuan Xu als neues Mitglied der Arbeitsgruppe. Er wird als wissenschaftlicher Mitarbeiter das Projekt KIProBatt mitgestalten.



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