Maschinelles Lernen und Kontrolltheorie: Exploration von Synergien zum beidseitigen Nutzen (METEOR)
DFG: Graduiertenkolleg 3081
Angesichts der aktuellen Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz hat sich das DFG-Graduiertenkolleg METEOR zum Ziel gesetzt, maschinelles Lernen (ML) und Regelungstechnik (control theory, CT) zu vereinen und die Interaktion zwischen den beiden Disziplinen zu stärken. Trotz gemeinsamer Interessen und Methoden haben sich in den beiden Fachgebieten – weitgehend unabhängig voneinander – unterschiedliche Sprachen und Kulturen entwickelt. Die Kombination des lernzentrierten, datengetriebenen Ansatzes des ML mit der vorwiegend modellbasierten Perspektive der CT erscheint äußerst vielversprechend, erfordert jedoch Forschende mit Expertise auf beiden Gebieten. Durch die Verbindung von Spitzenforschung und umfassender interdisziplinärer Ausbildung wird METEOR eine solche neue Generation von Forschenden an der Schnittstelle von ML und CT hervorbringen.