Komplexe adaptive Systeme

Das Team der Abteilung Strukturdynamik und Schwingungstechnik des Fraunhofer LBF entwickelt Methoden zur Beobachtung und mathematischen Beschreibung komplexer adaptiver Systeme. Diese Modellierungsansätze sind in der Lage ein intelligentes und anpassungsfähiges Systemverhalten sowie Wechselwirkungen mit der Umwelt zu beschreiben.

Für das 21. Jahrhundert deuten sich durch die Integration autonomer und intelligenter Funktionen in technische Systeme hochdynamische Veränderungen mit gravierenden Folgen ähnlich der industriellen Revolution an. Durch die Integration intelligenter Algorithmen zeigen technische Systeme ein komplexes adaptives Systemverhalten mit nichtlinearen, zeitvarianten Wechselwirkungen und der ausgeprägten Fähigkeit zur Selbstorganisation. Erste Vorreitertechnologien finden sich bei autonomen Robotern, bei Fahrzeugen mit vollautomatisierten oder autonomen Fahrfunktionen, im Bereich der lernenden Produktions- oder Fertigungssysteme oder bei biologisch inspirierten Technologien. Bei der Entwicklung und Funktionsabsicherung dieser autonomen und intelligenten Systeme, besteht ein überproportional wachsender Bedarf an einer geeigneten Ontologie zur Quantifizierung intelligenter und autonomer Eigenschaften und einer erweiterten Systemtheorie zur Modellierung des emergenten Systemverhaltens.

Im jungen Forschungsfeld der komplexen adaptiven Systeme nutzt das Team der Abteilung Strukturdynamik und Schwingungstechnik interdisziplinäre Methoden aus der Spieltheorie, der Schwarmintelligenzforschung, der Vernetzung, der Evolution und Adaption, der Musterbildung, der Systemtheorie und der nichtlinearen Dynamik. Hierdurch können Interaktionen und Anpassungsprozesse, die im inneren des technischen Systems auftreten, durch Bifurkationen, Attaktoren im Vektorfeld oder Agentenmodelle beschrieben, mathematisch modelliert und intelligente Eigenschaften quantifiziert werden.

Die gewonnenen Modelle werden dabei sowohl bei der modellbasierten Entwicklung, der Struktur- und Zustandsüberwachung und bei der Implementierung von autonomen Regelungen für dynamische Prozesse genutzt.

• Modellierung und Beschreibung von technischen Systemen, die zur Selbstorganisation fähig sind
• Meta-Modellierung von vollautomatisierten und autonomen Fahrzeugen
• Agentenmodellierung mit logischen Regeln oder probabilistischen Verfahren
• Ontologie zur Beschreibung und Klassifizierung emergenter Systemeigenschaften
• Zustandsüberwachung intelligenter und autonomer Systeme in der Produktion
• Entwicklung von intelligenten Regelungen auf Basis komplexer Umweltmodelle