Neue Synergien zwischen Maschinellem Lernen und Kontrolltheorie an der LMU

MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat kürzlich die Förderung eines innovativen Graduiertenkollegs an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) genehmigt, das sich der Erforschung der Schnittstelle zwischen Maschinellem Lernen und Kontrolltheorie widmet.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) hat in ihrer jüngsten Bewilligungsrunde die Förderung des Graduiertenkollegs METEOR an der LMU München beschlossen. Dieses Projekt, das in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität München (TUM) entwickelt wurde, zielt darauf ab, die Synergien zwischen Maschinellem Lernen (ML) und Kontrolltheorie (KT) zu erforschen und zu nutzen. Die Förderung beginnt im Frühjahr 2026 und ist zunächst auf fünf Jahre angelegt.

METEOR wird von Professor Eyke Hüllermeier von der LMU geleitet, während Professorin Sandra Hirche von der TUM als Ko-Sprecherin fungiert. Das Kolleg vereint Experten aus den Bereichen Maschinelles Lernen, Kontrolltheorie und angewandte Mathematik, um eine neue Generation von Wissenschaftlern auszubilden, die an der Schnittstelle dieser Disziplinen arbeiten können.

Die Kombination von datengetriebenen Ansätzen des Maschinellen Lernens mit den modellbasierten Methoden der Kontrolltheorie verspricht, die Entwicklung von KI-Systemen der nächsten Generation voranzutreiben. Diese Systeme sollen Eigenschaften wie Anpassungsfähigkeit, Sicherheit, Robustheit und Erklärbarkeit vereinen, was in der heutigen technologischen Landschaft von entscheidender Bedeutung ist.

Um diese Ziele zu erreichen, wird METEOR eine Vielzahl von Bildungs- und Forschungsaktivitäten anbieten. Dazu gehören speziell konzipierte Vorlesungen, forschungsorientierte Seminare sowie interdisziplinäre Workshops und jährliche Hackathons. Diese Maßnahmen sollen eine gemeinsame Sprache und ein Grundverständnis zwischen den Disziplinen schaffen und praktische Erfahrungen vermitteln.

Das Forschungsprogramm von METEOR konzentriert sich auf zwei Hauptbereiche: Zum einen wird untersucht, wie Maschinelles Lernen den datengetriebenen Entwurf von robusten Regelungen für komplexe, sicherheitskritische Anwendungen unterstützen kann. Zum anderen wird erforscht, wie Konzepte und Methoden der Kontrolltheorie zur Verbesserung von ML-Algorithmen beitragen können.

Die Kombination dieser beiden Disziplinen könnte der Schlüssel zur Entwicklung von KI-Systemen sein, die den Anforderungen der modernen Welt gerecht werden. Professor Eyke Hüllermeier betont, dass METEOR den Grundstein für eine symbiotische Beziehung zwischen Maschinellem Lernen und Kontrolltheorie legen möchte, indem es bisher unerforschtes wissenschaftliches Terrain erschließt.

Durch die Integration von Spitzenforschung und interdisziplinärer Ausbildung bereitet METEOR seine Absolventen auf eine erfolgreiche Karriere in Wissenschaft und Industrie vor. Das Programm wird durch gezielte Soft-Skill-Kurse und internationale Forschungsaufenthalte ergänzt, um die Absolventen auf die Herausforderungen der globalen Arbeitswelt vorzubereiten.

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