Dominik Vereno, Jonas Harb und Sarah Riedmann überzeugten die Fachjury mit ihren innovativen Masterarbeiten zu den Themen Reinforcement Learning und Systems Engineering. Zusätzlich zu einer Urkunde wurde jede Arbeit mit 1.000 Euro dotiert.
Modellbasierte Datenqualitätsprüfung für den Einsatz von Machine Learning in intelligenten Stromnetzen
Dominik Vereno erhielt den Wissenschaftspreis der Salzburg AG für seine Masterarbeit zum Thema „Evaluating and improving model-based assessment of contextual data quality in smart grids". Seine Masterarbeit trägt dazu bei, dass komplexe Systeme - wie z.B. Stromnetze - von Anfang an so entwickelt werden, dass Machine Learning angewandt und somit das hohe Potenzial dieser zukunftsorientieren Technologie voll ausgenützt werden kann, ohne Verlässlichkeit zu opfern. „In der Masterarbeit konnte ich zeigen, dass dies in einem Systemmodell – technische und fachliche Spezifikation des zu bauenden Systems – möglich ist“, sagt der gebürtige Salzburger. Dafür hat er einerseits einen neuen Ansatz der modellbasierten Datenqualitätsprüfung theoretisch erarbeitet sowie demonstriert und andererseits eine Modellierungssprache modifiziert und erweitert, um das praktisch umsetzbar zu machen.
Die Masterarbeit hat Dominik Vereno im Rahmen des Josef-Ressel-Zentrums für Dependable System-of-Systems Engineering durchgeführt. Dort er ist mittlerweile gemeinsam mit Jonas Harb als Junior Researcher tätig und forscht mit ihm aktuell daran, wie künstliche Intelligenz in Simulationen von komplexen Stromnetzsystemen mit Reinforcement-Learning-Methoden trainiert werden können. „Wir freuen uns mit unseren Kollegen über ihre persönlichen Erfolge, die gleichzeitig auch eine Bestätigung ihrer geleisteten Forschungsarbeiten sind“, sagt Zentrumsleiter Christian Neureiter. Das Thema seiner Masterarbeit ist bei Dominik Vereno so noch weiterhin sehr präsent: Seine Erkenntnisse der Forschungsarbeit wird er u.a. im April auf einer Konferenz in New Orleans (USA) präsentieren, was den leidenschaftlichen Musiker mit Reiselust besonders freut.
Automatisierte Produktionsplanung durch Künstliche Intelligenz
Jonas Harb und Sarah Riedmann fokussierten sich in ihrer gemeinsamen Masterarbeit auf das Gebiet der automatisierten Produktionsplanung durch Künstliche Intelligenz. Der Bedarf an individualisierten Produkten wird immer höher, weshalb Produktionsunternehmen in der Lage sein müssen, sehr viele verschiedene Produktarten in kleinen Stückzahlen zu produzieren. Das wiederum bedeutet regelmäßige Anpassungen des Produktionsablaufs. Um diese Anpassungen schnell und flexibel durchführen zu können, haben sich die beiden Alumni, die schon im Bachelorstudium die Vertiefung Mechatronik und später im Master die Spezialisierung Data Science & Analytics gemeinsam absolvierten, auf künstliche Intelligenz gesetzt. Im Zuge ihrer Arbeit "Adaptability and Robustness Analysis of a Deep Reinforcement Learning-based Supervisory Controller for Production Systems“ kombinierten sie ein graphenbasiertes Simulationsmodell und moderne Reinforcement-Learning-Algorithmen, um eine Sortieraufgabe in einer Modellfabrik zu lösen. Das Simulationsmodell entwickelten Jonas Harb und Sarah Riedmann bereits in ihrem Research- & Development-Projekt im Rahmen des ersten Studienjahres, welches sie auch auf dem WGP (Wissenschaft im Grenzbereich) Jahreskongress im September 2021 in Dresden vorstellen durften. In Kombination mit dem Modell hat der Reinforcement-Learning-Algorithmus dann nach dem Trial-and-Error-Prinzip gelernt, die Aufgabe effizient zu lösen. Bei Änderungen der Anzahl an zu produzierenden Produkten oder bei Einführung neuer Produkte muss die KI-Steuerung schnell und einfach adaptierbar sein. Im Zuge ihrer Forschung haben sie so geeignete Strategien entwickelt, um diese Skalierbarkeit zu verbessern und somit den Algorithmus möglichst schnell anzupassen. Ein wissenschaftliches Paper dazu ist gerade in Vorbereitung.
Beide teilen nicht nur die Begeisterung für Data Science und Reinforcement Learning, auch die Höhenluft hat es ihnen angetan. So ist es keine Seltenheit, dass man Sarah in ihrer Freizeit in den Tiroler Bergen bei einer sportlichen Wanderung antrifft, während Jonas sich der Erklimmung überwiegend der Salzburger Gipfel widmet.
Wissenschaftspreis der Salzburg AG
2020 startete die Salzburg AG anlässlich ihres 20-Jahre-Jubiläums die zukunftsweisende Kooperation mit der FH Salzburg und dem Land Salzburg mit dem Ziel die besten Köpfe für den Wissenschafts- und Wirtschaftsstandort Salzburg gewinnen zu können. Bereits zum zweiten Mal in Folge konnten sich nun FH-Absolventinnen und Absolventen aus den Jahren 2019, 2020 und 2021 mit ihrer Bachelor- oder Masterarbeit für den Salzburg AG Wissenschaftspreis bewerben. Gefragt waren Themen aus den Bereichen Digital Analytics und Customer Solutions, Sustainable Infrastructure und Green E-Tourism. Insgesamt gab es 39 Einreichungen aus dreizehn verschiedenen Studiengängen der FH Salzburg.
Eine Fachjury bestehend aus Expertinnen und Experten der Salzburg AG, Vortragenden der FH Salzburg, dem Vorsitzenden des Wissenschafts- und Forschungsrates Roland Wernik, dem Geschäftsführer des Innovationsservice Salzburg Walter Haas und der Vorständin der Salzburg AG Brigitte Bach sowie dem Rektor der FH Salzburg Gerhard Blechinger bewertete die eingegangenen Arbeiten.
Der Salzburg AG Wissenschaftspreis wurde am Donnerstag, 20. Jänner im Rahmen einer Online-Veranstaltung an insgesamt elf Studierende vergeben. Zusätzlich zur Urkunde wurde jede Arbeit mit 1.000 Euro dotiert.
