Letzte Woche fand das Data Science Doctoral Retreat statt, bei dem Wissenschaftler und Studierende ihre neuesten Forschungsergebnisse präsentierten und diskutierten. Das Department Information Technologies & Digitalisation war stolz darauf, mehrere bemerkenswerte Beiträge zu präsentieren:
Researcher Georg Schäfer bei seiner Präsentation
- Vergleich von Modellprädiktiver Regelung und Proximal Policy Optimization für ein 1-DOF-Hubschraubersystem: Georg Schäfer untersuchte die Vor- und Nachteile der klassischen Modellprädiktiven Regelung und der modernen Proximal Policy Optimization aus dem Deep Reinforcement Learning.
- Nutzung von Polynomialmodellen im Reinforcement Learning: Hannes Waclawek erforschte, wie Polynomialmodelle anstelle von neuronalen Netzwerken im Reinforcement Learning eingesetzt werden können, um erklärbare und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzielen.
- Die dunkle Seite der intelligenten Zähler: Dejan Radovanovic beleuchtete die Datenschutzrisiken durch intelligente Zähler und stellte Strategien zur Wahrung der Privatsphäre vor.
- Topologische Datenanalyse für die smarte Fertigung in Industrie 4.0: Martin Uray zeigte, wie Methoden der topologischen Datenanalyse zur Überwachung und Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden können.
Diese Beiträge verdeutlichen unser Engagement in der Forschung und Entwicklung innovativer Technologien, die sowohl industrielle als auch gesellschaftliche Herausforderungen adressieren.
Hannes Waclawek
Dejan Radovanovic