Im Forschungsschwerpunkt „KI-unterstütztes Engineering“ kombinieren wir das große Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) mit unserem Domänenwissen, um dynamische Systeme effizient und präzise zu modellieren, zu simulieren und zu optimieren.

KI umfasst einen großen Schatz an Methoden, die in der Entwicklung dynamischer Systeme eingesetzt werden können, um Prozesse zu beschleunigen, komplexe Phänomene berechenbar zu machen und die Eigenschaften oder das Verhalten von Gesamtsystemen und Systemkomponenten vorherzusagen. Im Fokus steht dabei das Maschinelle Lernen (ML), das eine Untermenge der KI bildet und Schlüsse aus experimentell oder simulativ generierten Daten ziehen kann, die für den Menschen zu schwer oder zu aufwendig zu formulieren sind.

Umgekehrt liefern klassische, physik-basierte Modellierungsansätze verlässliche und vergleichsweise leicht nachvollziehbare Vorhersagen und sind dadurch z. B. für Design-Entscheidungen weiterhin von großer Bedeutung. Deshalb streben wir in vielen Fällen eine geschickte Kombination aus KI und physik-basierten Ansätzen an.