Jubiläum: Christian Doppler Forschungsgesellschaft eröffnet ihre 200. Forschungseinheit

Am 03.05.2018 wurde an der TU Wien in Anwesenheit von Bundesministerin Margarete Schramböck die 200. Forschungseinheit der Christian Doppler Forschungsgesellschaft eröffnet.

v.l.n.r: Prof. Reinhart Kögerler (CDG), Bundesministerin Margarete Schramböck (BMDW), Dr. Nysret Musliu (TU Wien), Vizerektor Prof. Johannes Fröhlich (TU Wien)

v.l.n.r: Prof. Reinhart Kögerler (CDG), Bundesministerin Margarete Schramböck (BMDW), Dr. Nysret Musliu (TU Wien), Vizerektor Prof. Johannes Fröhlich (TU Wien)

Es ist ein Jubiläum – und eine österreichische Erfolgsgeschichte: Die Christian Doppler Forschungsgesellschaft (CDG) setzt sich dafür ein, akademische Wissenschaft auf hohem Niveau zu Fragen aus der Wirtschaft zu ermöglichen.  Dazu werden Christian Doppler Labors an Universitäten und Josef Ressel Zentren an Fachhochschulen eingerichtet, in denen hochrangige WissenschafterInnen und innovative Unternehmen zusammenarbeiten.  Etwa die Hälfte der Kosten wird von den beteiligten Unternehmen getragen, wichtigster öffentlicher Fördergeber ist das Bundesministerium für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort (BMDW). International gilt dieses Modell als Best-Practice-Beispiel für die Kooperation von Wissenschaft und Wirtschaft.

Am 3. Mai 2018 wurde nun die 200. Forschungseinheit eröffnet – und zwar an der TU Wien, der bisher erfolgreichsten Forschungsinstitution im Einwerben von Christian Doppler Labors (CD-Labors). 37 CD-Labors konnten an der TU Wien bereits eingerichtet werden, 16 davon sind derzeit aktiv. Die Jubiläumseröffnung fand in Anwesenheit der Bundesministerin Margarete Schramböck, des CDG-Präsidenten Reinhart Kögerler und des Vizerektors für Forschung an der TU Wien Johannes Fröhlich statt.

Im neuen CD-Labor wird es um die Lösung komplexer Planungsaufgaben mit Hilfe moderner Computermethoden gehen. Geleitet wird es von Nysret Musliu (Database and Artificial Intelligence Group, Institut für Logic and Computation, TU Wien).

„Industrie 4.0., Gesundheitswesen, öffentlicher Verkehr – in all diesen Bereichen werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Zukunft komplexe und umfangreiche Probleme lösen. Die neuen Technologien bieten die Möglichkeit für eine Re-Industrialisierung Europas und werden neue komplexere Arbeitsplätze für die Menschen schaffen“, sagt Margarete Schramböck, Bundesministerin für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort. „Das Grundlagenwissen, das heute in diesem CD-Labor erarbeitet wird, sichert unseren Vorsprung in der Zukunft.“

Schwierige Planungsaufgaben
In vielen Lebensbereichen hat man es mit komplizierten Planungsaufgaben zu tun: Wie erstellt man etwa den Stundenplan für eine ganze Schule? Wie gelingt es in einem Krankenhaus dafür zu sorgen, dass die Operationssäle möglichst effizient genutzt werden und zu jeder Zeit die richtigen Personen am richtigen Ort sind? Wie plant man komplizierte Arbeitsabläufe in der Industrie? Wie kann man den Schichtbetrieb in einer großen Firma organisieren, sodass die individuellen Wünsche der einzelnen Angestellten möglichst gut berücksichtigt werden?

„Solche Aufgaben gehören zur Klasse der sogenannten NP-harten Probleme. Sie sind prinzipiell schwer zu lösen, weil es meist unmöglich ist, alle Möglichkeiten durchzuprobieren“, sagt Nysret Musliu. Schon wenn man einen Schichtplan mit 10 verschiedenen Schichtarten für 12 Angestellte erstellen möchte, hat man eine Anzahl von Möglichkeiten zur Verfügung, die größer ist als die Zahl der Atome im Universum.  Sie alle einzeln zu bewerten, um die beste Lösung herauszufinden, würde astronomisch lange dauern.

Mittlerweile steht ein ganzer Werkzeugkasten an mathematischen Verfahren zur Verfügung, um solche Probleme zu lösen. „Man kann mit Methoden der Logik, Mathematik und der künstlichen Intelligenz verschiedene Teile des Lösungsraumes ausschließen, sodass schließlich nur noch eine überschaubare Zahl an Möglichkeiten übrigbleibt. Man kann auch mit heuristischen Methoden versuchen, zumindest eine einigermaßen gute Lösung zu finden, auch wenn man nicht garantieren kann, die optimale Lösung zu entdecken“, erklärt Nysret Musliu. In den letzten Jahren sind auch Methoden aus dem Bereich „machine learning“ immer populärer geworden, bei denen Computeralgorithmen an einem bestimmten Datenmaterial trainiert werden, und dadurch selbstständig immer bessere Entscheidungen treffen können.

Große Ziele
„Im CD-Labor verfolgen wir mehrere Ziele“, sagt Nysret Musliu. „Wir wollen besser verstehen, welche Methoden für welche Art von Problemen am geeignetsten ist – bisher entscheiden das oft Menschen nach Erfahrung und Bauchgefühl. Dann wollen wir auch verschiedene Methoden kombinieren, um noch bessere Lösungen zu erhalten. Und eine tolle Zukunftsvision wäre ein Algorithmendesign, das bestimmte Problemstellungen automatisch analysiert, und sogar die Lösungsmethode selbst wählt oder erstellt.“

Mitfinanziert wird das neue CD-Labor an der TU Wien vom Technologieunternehmen Bosch, dem Produktionsplanungs-Spezialisten MCP und XIMES, einem Anbieter von Software für Arbeitszeitplanung.

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Kontakt:

Dr. Nysret Musliu
Institut für Logic and Computation
Technische Universität Wien
Favoritenstraße 8, 1040 Wien
T: +43-1-58801-58428
nysret.musliu(at)tuwien.ac.at