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Endowing Artificial Intelligence with Control-Theoretic Guarantees: Data-Based Optimization in Real Time for Dynamic Systems

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Aktuell geförderte Projekte vom BaCaTec

Ausstattung Künstlicher Intelligenz mit regelungstheoretischen Garantien: Datenbasierte Optimierung in Echtzeit für dynamische Systeme
(2021-)

Im Gegensatz zu den meisten Algorithmen des maschinellen Lernens, die noch nicht mit Garantien für Konvergenz und Stabilität in Echtzeit für Rückkopplungen beinhaltender Anwendungen dynamischer Systeme ausgerüstet sind, besitzt eines der frühesten Beispiele datenbasierter Optimierungsalgorithmen, der sogenannte Extremwertregler (EWR)-Ansatz, dessen ursprüngliche Idee auf ein hundert Jahre altes Patent in Frankreich aus dem Jahr 1922 zurückgeht, nachweisbare Eigenschaften der Stabilität und sogar zuordenbare Konvergenzraten. Dies ist ein Beispiel für Künstliche Intelligenz (KI), Jahrzehnte bevor der Begriff der KI formalisiert wurde. Für endlich-dimensionale Systeme wurden die mathematischen Garantien für EWR um 2000 von Prof. M. Krstic entwickelt. In den letzten Jahren erweiterte er den EWR-Algorithmusentwurf und die Stabilitätsanalyse von gewöhnlichen Differentialgleichungen (GDG) auf partielle Differentialgleichungen (PDG). Der Besuch von Prof. M. Krstic an der FAU wird eine Gelegenheit sein, die Zusammenarbeit auf diesem Gebiet mit Blick auf weitere PDG-Anwendungen, einschließlich Gastransportnetzwerke, zu erkunden.

Prof. Dr. Enrique Zuazua (Erlangen), Prof. Dr. Miroslav Krstic (San Diego)
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg