Systemtheorie Mathematische Algorithmen zur Lösung biotechnologischer Fragestellungen

Prof. Peter Benner verstärkt jetzt die vierköpfige Direktorenriege am Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme Magdeburg und hat dort die Leitung der Abteilung Systemtheoretische Grundlagen der Prozess- und Bioprozesstechnik übernommen.

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Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer techn. Systeme

Magdeburg – Zum 1. September 2010 haben Prof. Benner und die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter seiner Fachgruppe Computational Methods in Systems and Control Theory offiziell ihre Arbeit am Max-Planck-Institut Magdeburg aufgenommen.

Die Mathematik liefert zunehmend den Schlüssel zum weiteren Erkenntnisgewinn und Technologiefortschritt in Natur- und Ingenieurwissenschaften. Mittlerweile stellt die numerische Simulation neben theoretischen Ansätzen und experimentellen Untersuchungen eine gleichbedeutende Grundlage der Forschung und Entwicklung dar. Die computergestützte Optimierung und Steuerung physikalisch-technischer und biotechnologischer Prozesse etabliert sich zunehmend.

“Ohne Regelung können Prozesse nicht optimal gesteuert werden, um ein vorgegebenes Ziel, z.B. die Reduzierung von Energiekosten, in einer bestimmten oder minimalen Zeit erreichen zu können. Hierfür wollen unsere Wissenschaftler am Max-Planck-Institut Magdeburg mathematische Algorithmen und Methoden entwickeln und analysieren”, sagt Peter Benner. Dynamische (instationäre) Prozesse und Systeme stehen hierbei im Vordergrund, denn bei allen am Institut untersuchten chemischen oder biologischen Prozessen gilt es, deren Dynamik zu beobachten, mathematisch zu beschreiben, zu kontrollieren und gezielt zu beeinflussen.

Schlüsseltechnologie mathematische Modellreduktion

Als Schlüsseltechnologie setzen die Wissenschaftler die mathematische Modellreduktion ein. Computersimulationen, insbesondere Entwürfe für Prozessteuerungen und -regelungen, werden zunehmend komplexer, u.a. durch Multiphysik-Anwendungen, Parameterunsicherheiten oder Netzwerkstrukturen, wie sie z.B. als biochemische Netzwerke in Zellen vorkommen. Studien zu bestimmten Prozessparametern müssen den Ingenieuren jedoch auf täglicher Basis zur Verfügung stehen. ”Doch die wachsende Leistungsfähigkeit der Computertechnik kann die wachsende Komplexität der Modelle nicht kompensieren”, stellt Peter Benner fest. “Daher benötigen wir reduzierte Modelle. In einem Forschungsprojekt haben wir uns einem Sensor zur Messung der Strömungsraten von Flüssigkeiten oder Gasen gewidmet. Mit Hilfe einer neuen mathematischen Methode ist es uns gelungen, die Modellkomplexität um den Faktor 400 zu verringern, ohne wesentlich an Modellgenauigkeit zu verlieren. Die Dauer einer Parameterstudie konnte von 11,3 Tagen auf 93 Sekunden verkürzt werden.”

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