IfKom-Hochschulpreis für Johann-Karl Holler an der HTWK Leipzig
18.06.2024 / ID: 413749
Unternehmen, Wirtschaft & Finanzen

Der Dekan der Fakultät Digitale Transformation, Prof. Dr. rer. nat. Ulf Schemmert, weist auf den Nutzen einer solchen Arbeit durch den Einsatz von neuronalen Faltungsnetzen hin und ordnet das Verfahren als eine Methode aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz - genauer: als maschinelles Lernen - ein.
In der Arbeit geht es um die Modellierung von unterirdischen Wärmereservoirs, wie sie auch von Wärmepumpen benutzt werden. Typischerweise werden solche Systeme mit der Methode der Finiten Elemente modelliert, um für den täglichen Betrieb das richtige Verhalten des Systems vorherzusagen. Diese Methode der Finiten Elemente ist jedoch ein rechenintensives Verfahren, mit dem sehr große Gleichungssysteme gelöst werden können. Der vorliegenden Arbeit liegt die Idee zugrunde, dieses Verfahren durch maschinelles Lernen zu ersetzen und dadurch deutlich schneller Vorhersagen für das Speicherreservoir zu erhalten. Die Vorhersagen durch das neuronale Faltungsnetz benötigen signifikant weniger Rechenleistung und bieten dennoch ausreichende Genauigkeit.
Andreas Hofert, Mitglied des IfKom-Bundesvorstands, betonte, Nachhaltigkeit und Ressourcenschonung gehören zu einem wesentlichen Bestandteil im Handeln von Ingenieurinnen und Ingenieuren. Auch Effizienzsteigerungen durch Einsatz neuer Technologien unterstützen diesen Anspruch. Dort wo gesellschaftliche und ökologische Gesichtspunkte mit der analytischen Denkweise und mit der Fähigkeit zur Kreativität einhergehen, wollen die IfKom die Arbeit von Studentinnen und Studenten, Professorinnen und Professoren sowie das Engagement von Hochschulen hervorheben. Die Vergabe eines IfKom-Preises im Hochschulbereich soll Anerkennung für die Preisträger und Vorbild für andere sein. Der IfKom-Preis ist mit einem Preisgeld dotiert.
IfKom Ingenieure Ingenieurinnen IfKom-Hochschulpreis Abschlussarbeit Johann-Karl Holler HTWK Leipzig Prof. Dr. Ulf Schemmert
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