Ziel des SynLab ist die mathematische Generalisierung von anwendungsspezifischen Fortschritten, die im Rahmen von MODAL erzielt werden. Im Zentrum steht die Erforschung exakter Methoden zur Lösung einer breiten Klasse von diskret-kontinuierlichen Optimierungsproblemen in Kombination mit modernen Methoden des maschinellen Lernens.
Dies bedarf fortgeschrittener Techniken zur Strukturerkennung, Berücksichtigung komplexer Restriktionen aus der Praxis und zur effizienten Umsetzung mathematischer Algorithmen auf modernen Rechnerarchitekturen. Die Ergebnisse sind in quelloffenen Softwaretools gebündelt und werden ergänzt um eine Palette hochperformanter Methoden für Einzelanwendungen mit hohem Innovationspotential.
Smart control of energy transport networks
> EnergyLabOptimal planning for traffic networks
> MobilityLabSmart solutions for digital precision medicine
> MedLabSmart design of resonant nanostructures
> NanoLabSolutions for High-Performance Optimization
> HPCLabHigh-performance optimization software
> SynLab