Institute und Experten

Modellreduktion beschleunigt die Computersimulation dynamischer Systeme erheblich, sie ermöglicht oft erst deren Steuerung, Regelung oder Optimierung und wird damit zu einem immer wichtigeren Instrument der computergestützten Wissenschaften. Dabei wird das mathematische Modell eines dynamischen Prozesses durch ein kompaktes Modell ersetzt, durch dessen Simulation Aussagen über die interessierenden Eigenschaften des Prozesses gewonnen werden können. Wir geben hier eine kurze Einführung in die Modellreduktion dynamischer Systeme und demonstrieren deren Potenzial anhand realer Anwendungsprobleme.

Strömungen sind bei kleinen Geschwindigkeiten laminar und werden mit steigenden Flussraten turbulent. Wann genau Turbulenzen erstmals auftreten lässt sich selbst für sehr einfache Geometrien nicht leicht vorhersagen. Seit der ersten Untersuchung durch Osborne Reynolds im späten 19. Jahrhundert versuchten Wissenschaftler diese Frage für die Rohrströmung zu beantworten. Trotz vieler Lösungsversuche in den letzten 125 Jahren konnte diese Frage erst jetzt von Forschern am Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation mit Kollegen von der University of Warwick beantwortet werden.

In den letzten Jahren finden HPC-Cluster größere Verbreitung auch abseits der großen Rechenzentren. Mit der höheren Rechenleistung sind aber auch höhere Anforderungen an die Infrastruktur verbunden. Insbesondere die effiziente Kühlung solcher Systeme stellt ein Problem dar.

Nitrophorine stellen eine Klasse von eisenhaltigen Proteinen aus blutsaugenden Raubwanzen dar, die beim Stich das gasförmige Signalmolekül Stickstoffmonoxid (NO) in das Gewebe eines Wirtes transportieren. Mittels verschiedener spektroskopischer Methoden werden die molekularen Mechanismen erforscht, die zur gezielten NO-Abgabe führen. Neuere Untersuchungen zeigen, dass das NO-bindende Eisenzentrum im Protein auch in der Lage ist, NO aus Nitrit herzustellen. Da NO im Blutkreislauf gefäßerweiternd wirkt, sind Kenntnisse über natürliche NO-transportierende Systeme von pharmakologischem Interesse.

Roboter nehmen Informationen aus ihrer Umgebung auf, verarbeiten und nutzen diese, um autonom Aufgaben zu erfüllen. Eine große Herausforderung besteht in der Zusammenarbeit von Menschen und Robotern im Alltagsleben. Um diese Vision zu realisieren, müssen Design und Steuerung auf die Bedürfnisse von Menschen und die Interaktion mit ihnen abgestimmt werden. Geleitet von diesen Prinzipien liegt das Ziel der Wissenschaftler darin, halb-autonome Robotersysteme (shared control scenario) zu realisieren, welche – von Menschen angeleitet – in der Lage sind, begrenzte Aufgaben selbständig zu übernehmen.