Systematische Optimierung von Modellen für Automatisierungstechnik und IT
 
Das BMBF-geförderte Projekt SOMA wurde im Zeitraum 2009-2013 durchgeführt. Projektpartner waren die Universität Leiden, die Ruhr-Universität Bochum, die Nurogames GmbH, Köln und die divis GmbH, Dortmund.
 
Die systematische Optimierung von Modellen für komplexe Anwendungen in Informations- und Automatisierungstechnik, hier mit dem Ziel der Prognose von Zielgrößen oder der optimalen Steuerung von Anlagen oder Prozessen, ist Gegenstand dieses Projektes. Sie stellt nach wie vor eine große Herausforderung für den in der Praxis tätigen Informatiker oder Ingenieur dar. In vielen Fällen handelt es sich nicht allein um ein Problem der optimalen Modellparametrierung, sondern auch um Fragen der intelligenten Datenvorverarbeitung und Datenselektion.
 
Unter dem Dach von SOMA wurden verschiedene Unterprojekte bearbeitet: Tuned Data Mining (TDMR), Gestenerkennung, Reinforcement Learning für strategische Spiele, Intelligente Methoden der Merkmalsgewinnung, wie z.B. Slow Feature Analysis (SFA). 

Themengebiete: Angewandte Informatik, Modellierung, Simulation, Lernende Systeme, Computational Intelligence (evolutionäre Algorithmen, neuronale Netze), Data Mining.

 

Publicationen SOMA