Prof. Dr. Andreas Zell

"Biologisch inspirierte Systeme in der Motoroptimierung, Chemoinformatik und Systembiologie"

Biologisch inspirierte Systeme, zu denen künstliche neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen, Partikel-Schwärme, Ameisen-Algorithmen und ähnliche Verfahren gehören, haben sich im letzten Jahrzehnt nicht nur wegen ihrer Nähe zu den biologischen Vorbildern, sondern vor allem wegen ihrer praktischen Erfolge in der Mustererkennung und Optimierung in vielen Anwendungsproblemen erfolgreich etabliert. Gab es früher noch wissenschaftliche Kämpfe zwischen symbolic AI vs. computational AI, nutzt man heute Techniken aus beiden Gebieten in Kombination, oft auch in Kombination mit Lerntheorie oder math. Statistik, wie bei Support Vektor Maschinen, anderen Kernel-Methoden, oder Gauß-Prozessen. Im Vortrag werden exemplarisch drei Anwendungen biologisch inspirierter Systeme dargestellt: Die Optimierung neuer Verbrennungsmotoren am Prüfstand mit künstlichen neuronalen Netzen und Optimierungsalgorithmen, die in-silico-Ähnlichkeitsanalyse chemischer Moleküle in der pharmazeutischen Wirkstoffforschung mittels spezieller Graph-Kernel-Verfahren, und die Modellidentifikation regulatorischer und metabolischer Netze in der Systembiologie mittels evolutionärer Algorithmen.