Record #821177 - RWTH Publications

GRK 2236

GRK 2236: Unsicherheit und Randomisierung in Algorithmen, Verifikation und Logik.

Coordinator	Professor Dr. Joost-Pieter Katoen
Grant period	2017 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)282652900

Note: Unsicherheit wird in der Informatik immer allgegenwärtiger. Sie ist für Big Data ebenso relevant wie auf der Ebene von Ereignissen und Steuerung. Algorithmen und Softwareanwendungen verarbeiten große Datenmengen aus oftmals unzuverlässigen Quellen wie verrauschten Sensoren oder nicht vertrauenswürdigen Webseiten. Daten können außerdem kontinuierlichen Veränderungen unterworfen sein, in unterschiedlichen Formaten vorliegen und sind zudem häufig unvollständig. Roboter, Züge und Produktionsmaschinen müssen mit unvorhersehbaren Ereignissen umgehen können. Der zunehmende Einsatz von auf maschinellem Lernen basierenden Komponenten — oftmals mit sehr schwachen theoretischen Garantien — bildet einen zusätzlichen Unsicherheitsfaktor. Probabilistische Modellierung und Randomisierung sind Schlüsseltechniken im Umgang mit solcher Unsicherheit, wie eine Reihe von Trends in verschiedenen Themenbereichen zeigt. Die probabilistische Programmierung übertrifft die Möglichkeiten probabilistischer grafischer Modelle und automatisiert statistische Inferenz. Probabilistische Datenbanken ermöglichen den Umgang mit Ungewissheit in Daten. In der Systemverifikation hat sich das probabilistische Model Checking als Schlüsseltechnik zur Korrektheitsprüfung und Leistungsanalyse etabliert. Ähnliche Entwicklungen zeichnen sich in der Logik und Spieltheorie ab.Diese weite Verbreitung von Unsicherheit verlangt nach wesentlichen Fortschritten in der probabilistischen Modellierung, um mit Unsicherheit behaftete Probleme besser zu durchdringen, zu durchdenken und letztlich beherrschen zu können. Das Ziel des GKs UNRAVEL war und ist es zum einen, durch Fortschritte der Theorie in verschiedenen Feldern (Algorithmen, Logik, Verifikation) und deren Verknüpfung mit Ungewissheit und Zufallsprozessen besser umgehen zu lernen und zum anderen, diese Erkenntnisse entsprechend den Anforderungen in Anwendungsgebieten im Bereich des Eisenbahnwesens, zur Analyse dynamischer Prozesse auf Netzwerken sowie für sogenannte cyber-phyische Systeme gewinnbringend einzusetzen. Dieser Herausforderung stellen wir uns mit einer einzigartigen Mischung von WissenschaftlerInnen aus theoretischer und angewandter Informatik, Betriebswirtschaftslehre, Ingenieurswesen und Eisenbahnwesen. Das Ziel des Qualifikations- und Betreuungskonzepts des GKs ist es, eine optimale Forschungsumgebung für die Stipendiaten zu schaffen. Die StipendiatInnnen werden von je zwei Betreuer:innen angeleitet. Die Rechte und Pflichten der BetreuerIn und Stipendiat: innen werden in einer Betreuungsvereinbarung festgehalten. Das Curriculum besteht aus zweiwöchentlichen Forschungsseminaren, Sozialkompentenzkursen, Lesekreisen, Workshops (zweimal pro Jahr), einer Sommerschule im ersten Doktorandenjahr sowie verschiedenen (neuen) Vorlesungen zu fortgeschrittenen Themen.

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50. International Symposium on Mathematical Foundations of Computer Science, MFCS 2025, WarsawWarsaw, Poland, 25 Aug 2025 - 29 Aug 20252025-08-252025-08-29 Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, LIPIcs 345, 52:1-52:18 (2025) [10.4230/LIPICS.MFCS.2025.52]2025 BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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