Projektbeschreibung
Ausbildung von Forschenden in Grey-Box-Modellen
Neue Mobilitätslösungen prägen die Zukunft und rücken die menschliche Erfahrung im Transportwesen bei allen Verkehrsmitteln und Infrastrukturen in den Mittelpunkt. An diese Entwicklung muss sich aber auch das Bemühen anschließen, den Wandel bei der individuellen Mobilität in Europa hin zu sicheren und zuverlässigen intelligenten Mobilitätssystemen langfristig zu gewährleisten. Das EU-finanzierte Projekt GREYDIENT wird ein innovatives Ausbildungsnetzwerk für Nachwuchsforschende der nächsten Generation aufbauen. Der Schwerpunkt soll auf Grey-Box-Modellen liegen. Diese dienen dazu, Werkzeuge für maschinelles Lernen auf der Grundlage von (Blackbox-)Daten mit (Whitebox-)Simulationsmodellen optimal zu integrieren und könnten sich damit bei der Förderung dieses Wandels als besonders wertvoll erweisen. Die Ausbildung der Nachwuchsforschenden umfasst verschiedene Bereiche, wie die Modellierung, Ausbreitung und Quantifizierung relevanter Schwankungen, die Anwendung von Big Data und Methoden des maschinellen Lernens sowie die optimale Kombination unterschiedlicher datengestützter Ansätze mit numerischen Modellen.
Ziel
The GREYDIENT innovative training network aims at training a next generation of Early Stage Researchers (ESR) to fully sustain the ongoing transition of European personal mobility towards safe and reliable intelligent mobility systems via the recently introduced framework of grey-box modelling approaches. One of the main challenges that we currently face in this context is the integration of the data captured from the plenitude of sensors that are involved in a particular road-traffic scenario, ranging from monitoring car-component loading situations to power network-reliability estimations. The aim is to fully exploit the potential of merging these data with advanced computational models of components and systems that are widely available in industry in order to fully assess the momentarily safety. Grey box models are an answer to this pressing issue, as they are aimed at optimally integrating (black-box) data driven machine learning tools with (white-box) simulation models to greatly surpass the performance of either framework separately. However, the training of professional profiles in Europe who combine knowledge and experience in state-of-the-art data-driven black box and numerical white box approaches with expertise in methods for reliability and safety estimation is scarce. Therefore, GREYDIENT will train its ESR’s in a wide spectrum of fields, including the modelling, propagation and quantification of the relevant variabilities, the application of big data and machine learning methods, as well as the optimal combination of data-driven approaches with numerical models. All our ESR’s will obtain a PhD from an internationally respected University, build experience in communicating and disseminating their work, applying their research skills in a non-academic context and receive in-depth training in transferable skills such commercialization, collaboration and entrepreneurship. This training will be organized in close cooperation with key industry stakeholders.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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3000 Leuven
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