DFG fördert Forschung an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Regelungstechnik

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat die Förderung für die neue Graduiertenkolleg (GRK) METEOR (Machine Learning and Control Theory: Exploring Synergies, Complementarities and Mutual Benefits) bewilligt. Die Initiative ist ein gemeinsames Projekt der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und der Technischen Universität München (TUM) und startet im Frühjahr 2026 mit einer initialen Laufzeit von fünf Jahren.

Das GRK zielt darauf ab, die Kluft zwischen maschinellem Lernen (ML) und Regelungstechnik (CT) zu überbrücken, zwei Kernbereichen der Informatik und Ingenieurwissenschaften. Trotz gemeinsamer Interessen und Methoden haben sich diese Felder weitgehend unabhängig voneinander entwickelt, was zu unterschiedlichen Sprachen und Kulturen geführt hat. METEOR strebt die Schaffung von Synergien durch die Integration des datengesteuerten, lernzentrierten Ansatzes des ML mit dem modellbasierten Ansatz der CT an.

Das Programm soll eine neue Generation von Forschern hervorbringen, die in beiden Bereichen versiert sind. Dies soll durch maßgeschneiderte Vorlesungen, Seminare, interdisziplinäre Workshops und jährliche Hackathons erreicht werden, die darauf abzielen, eine gemeinsame Sprache und ein grundlegendes Verständnis zwischen den Disziplinen zu etablieren und praktische Erfahrungen zu vermitteln.

Die Forschung von METEOR wird sich auf zwei Hauptrichtungen konzentrieren. Die erste untersucht, wie ML das datengesteuerte Design robuster Regelungen für komplexe, sicherheitskritische Anwendungen unterstützen kann. Die zweite erforscht, wie Konzepte und Methoden der CT ML-Algorithmen verbessern können. Beide Richtungen werden aus der Perspektive komplexer dynamischer Systeme betrachtet, die einen gemeinsamen mathematischen Rahmen bilden.