Forschungsleutturm
Institute for Applied Artificial Intelligence (IAAI)
Kurzbeschreibung
Das IAAI ist ein interdisziplinäres Zentrum für Forschung und Wissenstransfer an der Hochschule der Medien. Es bündelt Kompetenzen in Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, um die Lücke zwischen akademischer Spitzenforschung und der Anwendung in der Unternehmenspraxis zu schließen.
URL
Titel des Forschungsthemas
Vergleichende Analyse und technische Evaluierung von Agent-based Modeling (ABM) Frameworks für digitale Zwillinge im Marketing
Beschreibung
Der Erfolg des TwinLab-Projekts hängt kritisch von der Wahl der zugrundeliegenden Simulationstechnologie ab. Ziel dieser Arbeit ist die Durchführung einer fundierten Markt- und Technologiestudie zu aktuellen ABM-Frameworks (vgl. z.B. Simul8, Mesa, NetLogo, AgentPy, AnyLogic, SimPy).
Die Arbeit umfasst:
- Erstellung eines Kriterienkatalogs basierend auf den Projektanforderungen (z.B. Skalierbarkeit auf >10.000 Agenten, Python-Interoperabilität, Integration von Machine-Learning-Modellen).
- Implementierung von exemplarischen Marktszenarien in ausgewählten Frameworks.
- Bewertung der Frameworks anhand des Kriterienkatalogs.
- Ableitung einer begründeten Architekturempfehlung für den Simulationskern.
Name und Kontaktdaten
Erstbetreuer: Prof. Dr.-Ing. Peter Thies, thies@hdm-stuttgart.de, Raum i208
Zweitbetreuerin: Prof. Dr. Susanne Stingel
Studiengang des Betreuers: Wirtschaftsinformatik und digitale Medien
Fachrichtung, Studiengänge
Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Software Engineering und vergleichbare Studiengänge
Notwendiges Vorwissen
- Kenntnisse in Software-Architektur.
- Interesse an Programmierung (z.B. Python, Java, C++ oder Rust).
- Verständnis für Simulationsparadigmen.
Weitere interessante Informationen / Links
Abar, S. et al. (2017). Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state-of-the-art software. Computer Science Review.
Banks, J., Carson II, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2014). Discrete-event system simulation (Fifth edition, Pearson new international edition). Harlow: Pearson.
Boschert, S., & Rosen, R. (2016). Digital Twin—The Simulation Aspect. In P. Hehenberger & D. Bradley (Hrsg.), Mechatronic Futures (S. 59–74). Cham: Springer International Publishing.
Bungartz, H.-J., Zimmer, S., Buchholz, M., & Pflüger, D. (2013). Modellbildung und Simulation. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg
D. Bradley (Hrsg.), Mechatronic Futures (S. 59–74). Cham: Springer International Publishing. Kravari, K., & Bassiliades, N. (2015). A Survey of Agent Platforms. Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
Starke, G. (2024). Effektive Softwarearchitekturen: Ein praktischer Leitfaden (10., überarbeitete Auflage). München: Hanser.
ForschungsPROJEKT
TwinLab – Digital Market Twin Laboratory for Market Simulation and Data-driven Marketing
Beschreibung
Ziel
Aufbau eines "Digital Market Twin Exploratoriums" – einer simulationsbasierten Plattform zur Erzeugung und Analyse synthetischer Marktdaten (Digitale Marktzwillinge). Ziel ist es, reale Marktdynamiken in einer kontrollierten Umgebung nachzubilden, um datengetriebene Marketingmethoden ohne Datenschutzrisiken zu trainieren und zu validieren.
Vorgehen
Entwicklung einer agentenbasierten Simulationsumgebung auf marketingwissenschaftlicher Grundlage, der das Verhalten von Konsumenten und Unternehmen abbildet. Integration von Machine-Learning-Komponenten zur Kalibrierung der Agenten. Das Projekt folgt einem inkrementellen Entwicklungsprozess in enger Abstimmung mit Industriepartnern.
Erwartete Ergebnisse
Ein lauffähiger, skalierbarer Simulationsprototyp, validierte synthetische Datensätze für Data-Science-Anwendungen sowie methodische Blueprints für den Einsatz digitaler Zwillinge im Data-driven Marketing in Wirtschaft sowie Lehre und Forschung.
Laufzeit
48 Monate. Geplanter Beginn abhängig von Förderentscheid in 2026.
Fördergeber, Fördervolumen
Bundeministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR); Förderprogramm: HAW-ForschungsPraxis; Gesamtvolumen ca. 1,3 Mio. Vorhaben befindet sich in der Antragsphase
Projektpartner
Bosch Thermotechnik GmbH, netzwerk P GmbH, DataIntelligence GmbH
Anzahl der Mitarbeiter auf HdM-Seite
2 wissenschaftliche Mitarbeitende (Doktoranden) zzgl. 6 wissenschaftliche Hilfskräfte.
Weitere Infos
Das Projekt operiert an der Schnittstelle von Marketing, Simulation, Distributed Systems und KI.