La DFG finance la recherche à l'interface de l'apprentissage automatique et de la théorie du contrôle

La Fondation allemande pour la recherche (DFG) a approuvé le financement d'un nouveau Groupe de recherche doctorale (RTG) nommé METEOR (Machine Learning and Control Theory: Exploring Synergies, Complementarities and Mutual Benefits). L'initiative est un projet conjoint entre l'Université Louis-et-Maximilien de Munich (LMU) et l'Université technique de Munich (TUM), et débutera au printemps 2026 pour une période initiale de cinq ans.

Le RTG vise à combler le fossé entre l'apprentissage automatique (ML) et la théorie du contrôle (CT), deux disciplines clés de l'informatique et de l'ingénierie. Malgré des intérêts et des méthodologies communs, ces domaines se sont développés en grande partie indépendamment, créant des langages et des cultures distincts. METEOR cherche à créer des synergies en intégrant l'approche axée sur les données et l'apprentissage du ML avec la perspective basée sur les modèles de la CT.

Le programme est conçu pour former une nouvelle génération de chercheurs compétents dans les deux domaines. Ceci sera réalisé par le biais de conférences sur mesure, de séminaires, d'ateliers interdisciplinaires et de hackathons annuels, visant à établir un lexique commun et une compréhension fondamentale entre les disciplines, ainsi qu'à fournir une expérience pratique.

La recherche de METEOR se concentrera sur deux orientations principales. La première étudiera comment le ML peut soutenir la conception de systèmes de contrôle robustes pour des applications complexes et critiques en matière de sécurité, à partir des données. La seconde explorera comment les concepts et les méthodes de la CT peuvent améliorer les algorithmes de ML. Les deux orientations seront abordées du point de vue des systèmes dynamiques complexes, qui fournissent un cadre mathématique commun.