Neues Kooperationsprojekt zw. IAV und MPI-IS

11.03.2019 // Berlin. Der Automotive Engineering-Dienstleister IAV und das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme kooperieren bei der Entwicklung von Algorithmen, um selbstlernende Verfahren in der Automobiltechnik weiter voran zu bringen. Die Forschungskooperation ist eine von mehreren im Rahmen des Cyber Valleys, das den Austausch zwischen anwendungsorientierter Industrieforschung und Neugier getriebener Grundlagenforschung zum Ziel hat.

Entwickler des Cyber Valley Partnerunternehmens IAV sowie Wissenschaftler der Cyber Valley Forschungsgruppe „Intelligent Control Systems“ am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) haben ein neues Forschungsprojekt gestartet, initiiert durch den Leiter der Forschungsgruppe, Dr. Sebastian Trimpe, und IAV. Alexander von Rohr hat im September 2018 seine Promotion in Trimpes Forschungsgruppe am MPI-IS im Rahmen dieses Kooperationsprojekts begonnen. Von Rohr und Trimpe forschen nun gemeinsam mit IAV-Entwicklungsingenieur Dr. Matthias Neumann-Brosig und seinem Team an selbstlernenden Verfahren in der Automobiltechnik und damit an der Schnittstelle zwischen Maschinellem Lernen und Regelungstechnik.

Die Kooperation ist eine von mehreren im Rahmen der Cyber Valley Initiative, einer der größten Forschungskooperationen Europas aus Wissenschaft und Wirtschaft auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Ihr Ziel ist es, den Austausch zwischen anwendungsorientierter Industrieforschung und Neugier getriebener Grundlagenforschung zu fördern. Anfang 2017 trat IAV, ein Entwicklungsunternehmen für die Automobilindustrie mit Sitz in Berlin, als einer der ersten von aktuell sieben Konzernen dem Forschungsverbund Cyber Valley bei. Trimpe hatte bereits zuvor mit den IAV-Ingenieuren zusammengearbeitet, woraus vor kurzem eine erste Publikation hervorgegangen ist. Er freut sich auf die weitere Zusammenarbeit unter dem Dach des Cyber Valley.

„In unseren Projekten mit IAV können wir eine Brücke schlagen zwischen Wissenschaft und Anwendung“, sagt Trimpe. „Die Zusammenarbeit mit IAV funktioniert hervorragend, weil beide Seiten sowohl grundlegende Forschungsfragen zu lernenden Systemen lösen, als auch die Erkenntnisse auf echte Maschinen umsetzen wollen.“ Aufgrund dieser erfolgreichen Zusammenarbeit habe er mit IAV ein gemeinsames Doktorandenprojekt ins Leben gerufen, für das sie Nachwuchswissenschaftler von Rohr gewinnen konnten. Dieser wiederum hat Lust auf das Projekt: „Mir gefällt, dass meine Forschung Maschinelles Lernen und Regelungstechnik verbindet.“ Bis seine Doktorarbeit geschrieben ist, wird von Rohr sowohl Zeit am MPI-IS in Stuttgart als auch im Entwicklungszentrum des Unternehmens in Gifhorn verbringen. Er ist seit einem Jahr am MPI-IS als Doktorand beschäftigt, nachdem er zuvor an der Universität zu Lübeck Informatik mit der Vertiefungsrichtung Robotik und Automatisierungstechnik studiert hatte. Bereits seine Masterarbeit schrieb er bei Sebastian Trimpe.

 IAV-Entwicklungsingenieur Dr. Matthias Neumann-Brosig und MPI-IS Doktorand Alexander von Rohr

Im September 2018 dann begann von Rohr seine Doktorarbeit, die nach Wegen sucht, Regler in Motoren automatisch zu verbessern. Der Motor soll dabei aus Daten lernen, die verschiedene Sensoren generieren. Dazu entwickeln die Forscher Algorithmen des Maschinellen Lernens, der Königsdisziplin der Forschungsrichtung Künstliche Intelligenz: Die „Maschine“ Motor nimmt ihre Umgebung mittels der Sensoren wahr, lernt aus den Daten und handelt entsprechend. Dieser stetige Kreislauf aus Wahrnehmen, Lernen und Handeln ist Wesensmerkmal eines autonomen intelligenten Systems, dessen Erforschung sich das MPI-IS in vielen verschiedenen Bereichen zum Ziel gesetzt hat: in physikalischen, in biologischen und in Computer-Systemen. Das Spektrum reicht dabei von wenigen Nanometern großen Robotern bis hin zu Softwareprogrammen, die humanoide selbstlernende Roboter sehr menschenähnlich mit ihrer Umwelt interagieren lassen.

Von Rohrs Forschungsarbeit behandelt grundlegende Forschungsfragen selbstlernender Systeme in der physikalischen Welt. Das konkrete System „Motor“ gibt dabei einerseits Anregung für die Grundlagenforschung und ist andererseits eine beabsichtigte Anwendung.  Von Rohrs Ziel ist es, die Steuerung des Motors so einzustellen, dass dieser möglichst sparsam mit Energie umgeht, gleichzeitig aber leistungsstark bleibt und nicht kaputtgeht. Denn Motoren – wie Roboter und andere autonome Systeme auch – unterliegen physikalischen Beschränkungen. „Ich muss auf dem Teststand sicherstellen, dass der Regler das System nicht instabil werden lässt und es daraufhin beschädigt wird. Dies kann passieren, wenn der Regler zu stark reagiert, der Motor sich beispielsweise schneller dreht als erlaubt ist“, sagt von Rohr und fügt hinzu: „Die IAV-Ingenieure geben mir bestimmte Grenzen vor, die der Motor nicht überschreiten darf. Diese muss ich einhalten. Ein Motorschaden wäre ärgerlich und teuer.“

Diese Beschränkungen im Blick erforscht von Rohr Algorithmen, die das Verhalten des Motors aus Daten erlernen. Auf Basis dieser gelernten Modelle will er Regler entwerfen, die den Motor so ansteuern, dass alle vorgegebenen Ziele erreicht werden. Er möchte zeigen, wie man aus Daten, die der Motor selbst erzeugt, Regler verbessern und so das arbeitsaufwendige Einstellen von Reglern per Hand reduzieren kann. Die genauen Eigenschaften der erlernten Regler mathematisch zu definieren und dann zu beweisen, ist wesentlicher Bestandteil der Doktorarbeit. IAV ermöglicht es dann, diese neu entwickelten Algorithmen an ihren Motoren auszuprobieren. „Das ist für mich der große Bonuspunkte bei der Kooperation Grundlagenforschung und angewandter Forschung: IAV bietet mir ein tolles Umfeld mit seinen Motorenprüfständen, meine mathematischen Modelle ausprobieren zu können. Wenn ich meine Algorithmen an so komplexen Systemen wie einem Motor testen kann und diese dann auch funktionieren, so verleiht das meiner Forschung zusätzliches Gewicht,“ erklärt von Rohr.

Die Kooperation IAV und MPI-IS ist ein klassisches Beispiel für den erfolgreichen Austausch zwischen Wissenschaft und Wirtschaft im Rahmen des Cyber Valleys, der beiden Seiten dient. „Themen wie KI, Data Science und Machine Learning gewinnen in unterschiedlichen Branchen an Bedeutung. So auch in zahlreichen Bereichen der Automobilentwicklung,“ sagt Dr. Nick Weinhold, Senior Vice President bei IAV. „Deshalb haben wir frühzeitig begonnen, Expertise in diesen Themenfeldern aufzubauen und kontinuierlich zu erweitern. Wir freuen uns daher sehr, Gründungsmitglied des Cyber Valley zu sein und uns mit namhaften Partnern zu vernetzen, Impulse einzubringen und die Forschung zu unterstützen.“

Cyber Valley Partner IAV ist mit mehr als 7000 Mitarbeitern einer der weltweit führenden Engineering-Dienstleister der Automobilindustrie. IAV-Technologien stecken in fast jedem Fahrzeug der Welt. Gegründet 1983 als Spin-off der Technischen Universität Berlin hat IAV heute Standorte in Deutschland, Europa, Asien sowie in Nord- und Südamerika. 2017 setzte das Unternehmen rund 800 Millionen Euro um. Zu den Kunden zählen weltweit alle namhaften Automobilhersteller und Zulieferer. Neben Fahrzeug- und Antriebsentwicklung ist IAV bereits frühzeitig in die Elektromobilität und das autonome Fahren eingestiegen und ist heute einer der führenden Entwicklungsdienstleister auf diesen Gebieten.