Komplexe Probleme: Faulheit hilft

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Problemstellungen mit Hunderten von Parametern und Tausenden möglicher Kombinationen überfordern oft selbst modernste Computing-Ansätze – mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Funktion und Effizienz industrieller Prozesse, heißt es bei Eurekalert. Beispiel: Eine schadhafte Güterzuglokomotive muss ausgetauscht werden; gesucht wird ein Ersatz mit exakt passenden Energie-, Signal- und Energiesystemen sowie passender Spurbreite – und das möglichst sofort und mit minimalem Aufwand. An der Aalto-Universität in Helsinki (li.) und der Universität Leuven (Belgien, re.) ist nun eine Methode entwickelt worden, die den Lösungsaufwand massiv reduziert, indem nur die dringendsten und relevantesten Teilaufgaben adressiert und die anderen ignoriert werden. Forschungsleiter Anton Weinzierl vergleicht diesen „Faulheits“-Ansatz mit dem Weg aus einem Labyrinth heraus: Ohne Karte müsse man alle Wege ausprobieren, mit Karte sei der Weg schnell gefunden. – Das Forschungspapier wurde kürzlich auf der International Joint Conference on Artificial Intelligence vorgestellt.