Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann, Vorstandsmitglied vom Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) trug mit seinem Keynote-Vortrag "Symposium on Applied Mathematics" einen wichtigen Teil zur Veranstaltung bei.
In seinem 45-minütigen Vortrag widmete er sich der faszinierenden Frage, wie Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens zur Beschreibung der Lösungsmenge linearer Differentialgleichungen genutzt werden können. Dabei machte er deutlich, dass lineare Differentialgleichungen von entscheidender Bedeutung in verschiedenen Anwendungsgebieten sind. Als Beispiele nannte er die Steuerungstechnik, die Modellierung von Wärmeausbreitung in Materialien und die Erklärung elektromagnetischer Phänomene.
Auf den Vortrag folgten positives Feedback und angeregte Diskussionen
Die Reaktionen auf den Vortrag waren äußerst positiv. Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann beeindruckte alle Zuhörenden durch seine Expertise sowie sein tiefes Verständnis für diese spannende und komplexe Thematik. Das Interesse war so groß, dass unmittelbar im Anschluss eine lebhafte Diskussion über den Vortrag startete, bei der insgesamt über zwei Dutzend Fragen gestellt wurden.
Enge Verbindung von Forschung und Industrie
Obwohl Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann derzeit im Rahmen eines Forschungssemesters eng mit Bosch zusammenarbeitet, ist es wichtig zu betonen, dass das Symposium nicht im direkten Kontext dieses Forschungssemesters stattfand. Es verdeutlicht jedoch die enge Verknüpfung von akademischer Forschung und Industriepraxis.
In seiner Funktion als Vorstandsmitglied am inIT widmet sich Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann intensiv dem Bereich des probabilistischen Maschinellen Lernens. Seine Forschungsarbeiten tragen maßgeblich zur Weiterentwicklung dieses Feldes bei.