@manual{
	titlea = "Prof.",
	vornamea = "Matthias",
	namea = "Gerdts",
	departmenta = "Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik",
	institutea = "LRT 1 - Institut für Angewandte Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen",
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	departmentb = "",
	instituteb = "",
	titlec = "",
	vornamec = "",
	namec = "",
	departmentc = "",
	institutec = "",
	external-funds = "Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)",
	company = "",
	project-title = "SOPRANN - Synthese optimaler Regelungen und adaptiver Neuronaler Netze für Mobilitätsanwendungen",
	project-abstract = "Das Gesamtziel dieses Projektes ist der Einsatz von datenbasierten Modellen und KI zur sicheren und<br/>optimalen Regelung im Bereich der Mobilität. Eine Herausforderung dabei ist der Umgang mit der<br/>Komplexität, der Multimodalität und der Menge der Messdaten. Für die Verarbeitung von großen<br/>Datenmengen sowie zur Komplexitätsreduktion kommen häufig neuronale Netze (NN) zum Einsatz. Die<br/>Auswahl geeigneter Netzarchitekturen und die Entwicklung von effizienten Trainingsverfahren sowie die<br/>Echtzeit-Adaptation der NN basierend auf neuen, während der Laufzeit gewonnenen Daten bei<br/>gleichzeitiger Gewährleistung von Stabilität, Optimalität und Sicherheit des Regelkreises – bildet den<br/>mathematischen Forschungskern des Projekts.",
	proj-beginn = "01.04.2020",
	proj-end = "31.03.2023",
	forschungszentrum = "MOVE"
}