Mathematische Optimierung und Maschinelles Lernen: Prof. Sebastian Sager forscht als Max Planck Fellow am Max-Planck-Institut Magdeburg
Komplexe ingenieurwissenschaftliche Fragestellungen durch mathematische Forschung beantworten
Prof. Dr. rer. nat. habil. Sebastian Sager, 48, Mathematiker und Professor an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, wurde zum Max Planck Fellow berufen und übernimmt ab 1. Oktober 2023 für fünf Jahre die Leitung der Forschungsgruppe Mathematische Optimierung und Maschinelles Lernen am Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme in Magdeburg. Die bereits bestehende Zusammenarbeit zwischen Sebastian Sager und dem Max-Planck-Institut wird damit noch enger verzahnt.
Schwerpunkt der Arbeit ist die anwendungsgetriebene Entwicklung von Methoden der Modellierung, Simulation und Optimierung zum Beispiel im Hinblick auf die nachhaltige chemische Produktion und die Algorithmik. „Hierbei sollen sich diese gegenseitig beeinflussen: durch die komplexen ingenieurwissenschaftlichen Fragestellungen beispielsweise im Zusammenhang von Kreislaufwirtschaft wird mathematische Forschung angetrieben. Gleichzeitig führen mathematische Ergebnisse in Form effizienterer und robusterer Algorithmen oftmals zu Durchbrüchen in den Ingenieurwissenschaften.“, umreißt Sebastian Sager die Ziele und inhaltlichen Schwerpunkte, die er mit der Max Planck Fellow-Gruppe in Kooperation mit den Forschungsgruppen am MPI verfolgen möchte. „Mit neuen Algorithmen können Berechnungen schneller durchgeführt werden, ohne an Genauigkeit und Verlässlichkeit zu verlieren. So können ganz neuartige technische Verfahren auf ihr Potential hin überprüft werden.“
Der Fokus von Sebastian Sager liegt in der gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Optimierung. Methoden der Optimierung und Kombinatorik sind sehr vielseitig einsetzbar: beim Modellieren, beim Trainieren mathematischer Modelle mit echten Daten, beim Design von Experimenten, um den Messaufwand bei hohem Informationsgehalt gering zu halten, sowie beim Design und der Steuerung von verfahrenstechnischen Prozessen. Die Besonderheit der Prozesse liegt darin, dass sie nur entweder in dem einen oder in dem anderen Zustand funktionieren. Aber auch in neuartigen Anwendungen, wie beispielsweise beim Herleiten dynamischer Gleichungen oder dem Aufspüren bisher unbekannter Optimalitätsprinzipien in Daten, sollen Methoden des Maschinellen Lernens zum Einsatz kommen. Dies kann beispielsweise auf Bakterienkulturen zutreffen, die auf optimale Weise miteinander interagieren. Um zu erforschen, wie diese biologischen Prozesse funktionieren und wie sie sich nachahmen lassen, wollen die Mathematiker die Datenbasis dazu möglichst gut erklären und mit dem mathematischen Modell möglichst nah an die biologische Realität herankommen.
„Die mathematische Säule des MPI wird weiter gestärkt und bereits bestehende Kooperationen von Prof. Sager mit zahlreichen Gruppen unseres Instituts werden intensiviert, zum Beispiel in der chemischen Prozesstechnik. Aber auch eine künftige Zusammenarbeit mit Gruppen, die zu Fragestellungen der Bioprozesstechnik oder elektrochemischen Energiekonversion forschen, ist durch die hohe Relevanz der mathematischen Optimierung gut vorstellbar.“, sagen Prof. Sundmacher und Prof. Sager.
Über Prof. Dr. rer. nat. habil. Sebastian Sager
Sebastian Sager wurde 1975 in Westerstede geboren und erlangte das Abitur 1994 am Gymnasium Westerstede. Nach einem Studium der Mathematik und der Promotion und Habilitation am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen der Universität Heidelberg wurde Sebastian Sager 2012 zum Professor an der Fakultät für Mathematik der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (OVGU) berufen. Dort leitet er die Gruppe Mathematical Algorithmical Optimization. Seit 2012 ist er Principal Investigator (Forschungsleiter) in der International Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems Engineering Magdeburg und seit 2014 Direktoriumsmitglied des Forschungszentrums Dynamische Systeme (CDS): Systems Engineering an der OVGU. Zudem gehört er dem Lenkungskreis der Forschungsinitiative SmartProSys an. 2015 wurde Sebastian Sager mit dem Otto-von-Guericke Forschungspreis ausgezeichnet. Von 2015 bis 2020 wurde ihm ein ERC Consolidator Grant für "Mathematical Optimization for Clinical Decision Support and Training" bewilligt. Seit 2017, mit einer Laufzeit bis 2026, ist Sebastian Sager der Sprecher des DFG Graduiertenkollegs 2297 „Mathematical Complexity Reduction“. 2021 erhielt er einen Ruf auf eine W3-Professur "Mathematics of Machine Learning” an der Universität Würzburg (nicht angenommen).
Sebastian Sager ist verheiratet, hat zwei Töchter und fühlt sich in Magdeburg sehr verwurzelt.
Das Max Planck Fellow-Programm
Das Max Planck Fellow-Programm fördert die Zusammenarbeit von herausragenden Hochschullehrerinnen und -lehrern mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Max-Planck-Gesellschaft. Die Bestellung von aktiven Hochschullehrerinnen und -lehrern zu Max Planck Fellows ist zunächst auf fünf Jahre befristet und zugleich mit der Leitung einer Arbeitsgruppe an einem Max-Planck-Institut verbunden.