Gummersbacher Professor trainierte Doktoranden an der weltberühmten Pariser Universität Sorbonne

Das europäische COST Netzwerk (COST steht für Cooperation in Science & Technology) hatte Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein vom Campus Gummersbach der TH Köln als „action trainer“ an die weltweit renommierte Pariser Universität Sorbonne eingeladen. Gemeinsam mit sechs weiteren Trainerinnen und Trainern, die allesamt führende Wissenschaftler auf dem Gebiet der Optimierung sind, hielt er für rund 40 Doktorandinnen und Doktoranden aus mehreren europäischen Ländern eine einwöchige Training-School ab.
An der Universität Paris-Sorbonne gibt es insgesamt 31.000 Studierende, 7700 wissenschaftliche Mitarbeiter und 3500 Doktoranden. Sie belegt im Ranking der europäischen Universitäten den sechsten Platz.

Prof. Bartz-Beielstein präsentierte ein “Verfahren zum Tunen von Algorithmen“, die sogenannte sequentielle Parameteroptimierung. Frederik Rehbach, Doktorand aus dem von Prof. Bartz-Beielstein geleiteten SPOTSeven Lab, stellte seine Arbeiten zur Optimierung eines Elektro-Staubabscheiders für die Steinmüller-Babcock GmbH in Gummersbach vor. Die Einstellmöglichkeiten und die Varianten bei der Zusammensetzung der Rauchgase in einer Verbrennungsanlage eröffnen die unglaubliche Menge von 10²⁴ (eine 1 mit 24 Nullen) Kombinationsmöglichkeiten. Eine Simulation dieser Kombinationen auf herkömmlichem Weg würde auch mit leistungsfähigen Rechnern mehrere Wochen dauern. Durch die neuen Verfahren lässt sich eine vereinfachte Optimierung in etwa einer Stunde herausfinden. Im Anschluss an die Vorträge übten die angehenden Doktoren und Doktorinnen in Workshops die vorgestellten Verfahren für die sequenzielle Parameter-Optimierung unter Begleitung von Prof. Bartz-Beielstein und Frederik Rehbach. Zu den Teilnehmern zählten auch vier Doktorandinnen und Doktoranden aus der Arbeitsgruppe von Prof. Bartz-Beielstein.

Prof. Bartz-Beielstein und sein Team am Campus Gummersbach sind international bekannt für ihre Forschungsarbeiten im Bereich der „Computational Intelligence“. Mit mathematischen Verfahren und naturnahen Algorithmen erstellt die 17köpfige Forschungsgruppe „SPOTSeven“ Optimierungen und Prognosen für ein außergewöhnlich breites Feld von Fragestellungen. Dazu gehören Optimierungen für die Rauchgasreinigung genauso wie die Entwicklung von Algorithmen zur Sicherstellung der Trinkwasserqualität oder die Vorhersage von Schadensereignissen in der Stahlproduktion.