CZS Nachwuchsgruppe für Interpretierbare Modelle für effiziente analoge Zeitserienvorhersage

Forschung

Systeme, die eine komplexe Dynamik aufweisen, sind in der Natur allgegenwärtig. Beispiele sind biologische Systeme wie das menschliche Herz, Verkehrsmodelle, Wettersysteme und das globale Klima. Bei all diesen und vielen weiteren Beispielen muss oft vorhergesagt werden, wie sich die dynamischen Variablen dieser Systeme im Laufe der Zeit entwickeln werden. Bei Systemen, die eine komplexe oder chaotische Dynamik aufweisen, ist dies eine schwierige Aufgabe, die noch dadurch erschwert wird, dass oft nur teilweise Messdaten zur Verfügung stehen. Neben dem ständig wachsenden Bedarf an Algorithmen, die genaue Vorhersagen machen können, müssen diese Algorithmen auch energieeffizient sein. Ziel des CZS Nexus-Projekts „Interpretierbare Surrogate für die effiziente Vorhersage analoger Zeitreihen“ ist die Entwicklung recheneffizienter Algorithmen, die in physischer Hardware und nicht als Software auf einem herkömmlichen Computer implementiert werden können.