Simulation Science

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. Daher hat sich die Simulationswissenschaft zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Forschung und Entwicklung in vielen unterschiedlichen Gebieten entwickelt und trägt entscheidend zum technologischen Fortschritt in unserer Gesellschaft bei.

Der Profilbereich Simulationswissenschaft an der Universität Stuttgart widmet sich der Weiter- und Neuentwicklung sowie systematischen Bündelung verschiedener Methoden und Ansätze der Modellierung und Simulation. Simulation ist dementsprechend nicht nur eine Methode, sondern Gegenstand der Forschung selbst. Neuartige datengetriebene Ansätze tragen dazu bei, Simulationen leistungsfähiger, Vorhersagen präziser und Entscheidungen in vielen Wissenschaftsbereichen zuverlässiger zu machen, beispielsweise in Umweltfragen, der Entwicklung neuer Werkstoffe oder in der Medizin.

Ursprünglich entwickelte sich die Simulationsforschung an der Universität Stuttgart aus den Ingenieurwissenschaften und der Mathematik heraus. Inzwischen bündelt der Profilbereich die Expertise von rund 250 Wissenschaftler*innen aus sieben Fakultäten der Universität. Dies ermöglicht die Erforschung von Simulationstechniken in ihrer ganzen fachlichen Breite sowie die Zusammenführung verschiedener Ansätze und Methoden in einer integrierten Simulationswissenschaft. Mit der systematischen Integration von Daten in diese Wissenschaft wird nun ein neues Paradigma angestrebt. Diese Daten stammen aus Experimenten, aus anderen Simulationen und aus Algorithmen während ihrer Arbeit.

Das Exzellenzcluster EXC 2075 „Daten-integrierte Simulationswissenschaft (SimTech)“, das in das Stuttgart Zentrum für Simulationswissenschaft (SC SimTech) eingebettet ist, stellt sich einer Vielzahl neuartiger Forschungsaufgaben und beschäftigt sich mit der Relevanz von Erkenntnissen und Wissen, die aus der Fülle von Daten aus Sensoren, digitalisierten Sammlungen, Experimenten und Simulationen gewonnen werden können. Das langfristige Forschungsziel ist die systematische Integration von Informationen aus verschiedenen Datentypen in den Modellierung-Simulation-Analyse-Zyklus.