direkt zum Inhalt springen

direkt zum Hauptnavigationsmenü

Sie sind hier

TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Promovieren mit Praxisbezug

Montag, 06. November 2017

Medieninformation Nr. 188/2017

Ein neues „Innovatives Training Network“ in der Mathematik bereichert die Doktorandenausbildung an der TU Berlin.

Mathematiker gehören mit zu den begehrtesten Absolventen. „Jede Industrie, die mit Big Data, High Performance Computing oder auch Optimierungen zu tun hat, setzt mathematische Methoden ein“, weiß Prof. Dr. Volker Mehrmann, Leiter des Fachgebiets Numerische Mathematik an der TU Berlin. Das Problem: Unternehmen benötigen je nach Anwendungsbereich vor allem Mathematiker, die ihre Kenntnisse in einem ganz speziellen Kontext einsetzen können.

Aus diesem Umfeld stammt die Idee von Volker Mehrmann und einigen Mathematiker-Kollegen aus EU-Maths-IN – einem europäischen Zusammenschluss mehrerer nationaler Mathematiker Netzwerke – eine spezielle Doktorandenausbildung zu initiieren, ein sogenanntes Innovatives Training Network (ITN). Seit 2009 war die TU Berlin insgesamt an 16 solcher Projekte beteiligt und konnte über diese Förderlinie fünf Millionen Euro einnehmen. Allein im vergangenen Jahr gab es vier erfolgreiche Anträge mit TU-Beteiligung.

„Mit den Mittel, die die EU uns jetzt dafür zugesagt hat - 2,8 Millionen Euro für 36 Monate - können wir 11 Doktoranden in ganz Europa ausbilden. Das Besondere: Ein Doktorand wird die Hälfte der Zeit an einer Universität verbringen und die andere Hälfte in einem Industrieunternehmen. Universität und Industrieunternehmen müssen dabei jeweils in einem unterschiedlichen Land beheimatet sein“, erklärt Prof. Mehrmann, Sprecher des neu bewilligten ITN „Reduced Order Modelling, Simulation and Optimization of Coupled systems“ (ROMSOC).

Das Netzwerk besteht aus insgesamt 27 Partnern, darunter europäische Hochschulen und Unternehmen aus so verschiedenen Sparten wie Dienstleistung, Consulting, Stahl oder Bahn. „Wir haben versucht, eine kohärente Gruppe zusammenzustellen, die sich mit den Themen Modellierung, Modell-Hierarchien und Modellreduktionsmethoden für multi-physikalische Systeme beschäftigt“, so Volker Mehrmann.

Bei den abzubildenden Systemen kann es sich um die medizinischen Daten eines Patienten handeln oder auch um eine Maschine oder ein Leitungsnetzwerk. Immer geht es darum, ein mathematisches Modell für ein komplexes System zu finden und zu optimieren. Im Moment noch eine ziemlich visionäre Forschung, da solch komplexe Systeme in den meisten Fällen nur schwierig zu optimieren sind. Da kommt die Forschung zu Modell-Hierarchien ins Spiel. Um ein System exakt abzubilden, braucht man möglichst feine Modelle. Um das System zu optimieren sind dagegen eher gröbere Modelle erforderlich. Hierfür werden Modellreduktions-Methoden entwickelt: Algorithmen, die die Zahl der für ein System wichtigen Parameter vorab reduzieren. „All diese Themen sind – mit speziellen Ausprägungen – in den unterschiedlichsten Industriezweigen relevant“, erläutert Volker Mehrmann die inhaltliche Orientierung des ITN.  

Zwei der 11 Doktorandenstellen kommen nach Berlin, eine zu Prof. Mehrmann an die TU Berlin und eine zu Prof. Dr. Michael Hintermüller von der Humboldt Universität.

Aber Prof. Mehrmann und seine Kollegen denken schon weiter: Geplant ist, diese Art der Doktoranden-Ausbildung in Berlin zu institutionalisieren.

ITNs sind potentiell für viele Fachbereiche interessant. Noch bis zum 17. Januar 2018 läuft ein neuer Call für Innovative Training Networks der EU. 442 Millionen Euro stehen dann für diese strukturierte Doktorandenausbildung in europäischen Netzwerken zur Verfügung.

Katharina Jung

Weitere Informationen erteilt Ihnen gern:

Prof. Dr. Volker Mehrmann
TU Berlin
Numerische Mathematik
Tel.: 030/314-25736

Zusatzinformationen / Extras

Direktzugang

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe

Diese Seite verwendet Piwik für anonymisierte Webanalysen. Mehr Informationen und Opt-Out-Möglichkeiten unter Datenschutz.