EXC 2075:  Daten-integrierte Simulationswissenschaft (SimTech)

• Fachliche Zuordnung: Bauwesen und Architektur ; Informatik ; Mathematik ; Mechanik und Konstruktiver Maschinenbau ; Physikalische Chemie ; Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik ; Strömungsmechanik, Technische Thermodynamik und Thermische Energietechnik ; Systemtechnik
• Förderung: Förderung seit 2019
• Webseite: Zur Homepage
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 390740016

Seit 2019 entwickeln Forschende des Exzellenzclusters "Daten-Integrierte Simulationswissenschaft (SimTech)" an der Universität Stuttgart eine neue Klasse von simulations- und datengesteuerten Ansätzen, die die Anwendbarkeit und Genauigkeit von Simulationen erhöhen und die Art und Weise verändern, wie wir Wissenschaft und Technik betreiben. Von Crash-Tests bis Klimawandel: Simulationen ermöglichen es, mithilfe von computergestützten, dynamischen Modellen der komplexen Wirklichkeit ein Stück näher zu kommen und deren Verhalten vorherzusagen. Die Simulationstechnologie hat sich daher zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Forschung und Entwicklung in vielen unterschiedlichen Gebieten entwickelt und trägt entscheidend zum technologischen Fortschritt in unserer Gesellschaft bei. Bereits seit 2007 wird an der Universität Stuttgart im Bereich der Simulationswissenschaft geforscht. Im EXC 2075 „Daten-Integrierte Simulationswissenschaft (SimTech)“ wird seit 2019 mit der systematischen Integration von Daten in die Simulationswissenschaft ein neues Paradigma angestrebt. SimTech erforscht aus Ingenieurperspektive neuartige Modellierungs- und Berechnungsmethoden, die durch diese Datenintegration genauer, verlässlicher und besser anwendbar sind. Diese Ausrichtung des Clusters steht für eine Vielzahl neuer Forschungsfragen. Große Datenmengen, die aus Sensormessungen, Datenerhebungen, Experimenten und Simulationen zur Verfügung stehen, eröffnen neue Wege des Erkenntnisgewinns. Datenanalysemethoden haben enorm an Bedeutung gewonnen, sind aber oft schwer nachvollziehbar und können bisher meist keine physikalischen Grundlagen berücksichtigen. Ein tiefes Verständnis komplexer Systeme kann nur auf Basis naturwissenschaftlicher Prinzipien erzielt werden. Daher ist es unser langfristiges Ziel, die Daten, die wir aus unterschiedlichen Quellen extrahieren können, systematisch in den Modellierung-Simulation-Analyse-Zyklus zu integrieren, um ein besseres Verständnis, genauere Vorhersagen und verlässlichere Entscheidungen zu erreichen. Den Kern unserer Forschung bilden die Ingenieur- und Naturwissenschaften, in denen die Universität Stuttgart besonders ausgewiesen ist. Neben dem Erkenntnisgewinn steht die Nachwuchsförderung im Vordergrund unserer Arbeit. Mit dem Bachelor- und Masterstudiengang „Simulation Technology“ schaffen wir hierfür die Grundlage, die wir in und mit der Graduiertenschule „GS SimTech“ für unsere Promovenden und PostDocs fortsetzen. Darüber hinaus haben wir sieben Nachwuchsgruppen und vier Juniorprofessuren zu unterschiedlichen Themen installiert.

• DFG-Verfahren: Exzellenzcluster (ExStra)
• Antragstellende Institution: Universität Stuttgart
• Sprecher: Professor Dr.-Ing. Frank Allgöwer, bis 10/2021; Professor Dr. Thomas Ertl, bis 9/2023; Professor Dr.-Ing. Wolfgang Nowak, seit 11/2021; Professor Dr. Steffen Staab, seit 11/2021
• beteiligte Wissenschaftlerinnen / beteiligte Wissenschaftler: Professorin Dr. Andrea Barth; Professor Dr.-Ing. Manfred Bischoff; Professor Dr. Dominik Göddeke; Professor Dr.-Ing. Rainer Helmig; Professorin Dr. Melanie Herschel; Professor Dr. Christian Holm; Professor Dr. Johannes Kästner; Professor Dr. Frank Leymann; Professor Dr. Claus-Dieter Munz; Professor Dr. Jürgen Pleiss; Professorin Dr. Nicole Radde; Professor Dr.-Ing. Michael M. Resch, Ph.D.; Professor Dr. Christian Rohde; Professor Dr. Kurt Rothermel; Professor Oliver Röhrle, Ph.D.; Professor Dr. Carsten Scherer; Professorin Dr. Miriam Schulte; Professor Dr.-Ing. Holger Steeb; Professor Dr. Ingo Steinwart; Professor Dr. Marc Toussaint; Professor Dr.-Ing. Bernhard Weigand; Professor Dr. Daniel Weiskopf