Daten-getriebene Analyse komplexer Systeme (DRACOS)

Ziel der Forschung ist es, komplexe Probleme unserer Zeit zu lösen, wobei Nachhaltigkeit und vor allem die Energiewende und das Stromnetz im Vordergrund stehen. Methodisch kombiniert die Gruppe „Daten-getriebene Analyse komplexer Systeme (DRACOS)“ explorative Datenanalyse, physikalische Modellierung und Methoden des maschinellen Lernens. Ein Fokus liegt hier auf der Interpretierbarkeit der Modelle: Es sollen keine „Black Box“-Vorhersagen entwickelt werden, sondern diese Vorhersagen sollen transparent sein. Zum Beispiel soll erklärt werden, welche externen Faktoren, wie die Einspeisung von Photovoltaik-Anlagen, der aktuelle Strompreis oder die Uhrzeit, für eine Vorhersage der Stromnetz-Frequenz oder des Verbrauchs relevant sind. Diese Transparenz ermöglicht dann Synergien aus maschinellen und menschlichen Modellen: Wo ist die Maschine besser als der Mensch? Was können wir daraus für unsere menschlichen Modelle lernen und diese dadurch besser machen?