Über IDE+A
Datenaufbereitung, Modellierung, Simulation, Analyse und Optimierung sind grundlegende Prozesse, die mit Methoden aus den Bereichen ”Evolutionary Computation“ und ”Data Science“ umgesetzt werden.
Prozesse, Methoden und Anwendungen im IDE+A
(Bild: Bartz-Beielstein)
Der Begriff ”Data Science“ umfasst auch die Gebiete Machine Learning, Data Mining, Data Modeling und Data Analytics sowie verwandte Gebiete. Ein umfassendes mathematisches Grundlagenwissen sowie fundierte Kenntnisse in speziellen Bereichen der Informatik, der Statistik und den Ingenieurwissenschaften sind die wissenschaftlichen Grundlagen der Forschungs- und Entwicklungsarbeit im IDE+A.
Neben diesen Methoden, an deren Weiterentwicklung das IDE+A maßgeblich selbst beteiligt ist, werden u.a. auch Verfahren aus den Bereichen ”Computational Fluid Dynamics“, ”Internet of Things“ und ”Big Data“ eingesetzt.
Der Verbund dieser Bereiche ist für moderne technische Systeme von großer Bedeutung, da Trends wie ”Digitalisierung“, ”Industrie 4.0“ und ”Design Optimierung“ zunehmend große Herausforderungen an Entwicklungs- und Herstellungsprozesse stellen. Um diese aktuellen Probleme in Wirtschaft und Industrie zu lösen, ist ein stark interdisziplinär arbeitendes Institut notwendig. Die vielfältigen, miteinander verkoppelte Gebiete können nicht durch ein rein in den Ingenieurwissenschaften oder in der Informatik angesiedelten Institut abgedeckt werden.
Das IDE+A bietet insbesondere bei Problemen im Bereich „Industrie 4.0“ und verwandten Themen ein breites Portfolio an aktuellem Wissen aus Forschung und Anwendung .
Das IDE+A soll erfahrene Professorinnen und Professoren aus der Mathematik, den Ingenieurwissenschaften, der Statistik und der Informatik in Arbeitsgruppen zusammenführen. Forschungsergebnisse können dadurch direkt in die Lehre integriert werden (Forschendes Lehren). Neben Forschung und Lehre der entsprechenden Methoden steht vor allem die Anwendung in den Natur- und Ingenieurwissenschaften im Mittelpunkt.