Innovation durch Evolution: Wie man nach dem Muster biologischer Evolution Innovationen gezielt erzeugt
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Dortmund (ots) – Bis man sie findet, sind Innovationen terra incognita. Jetzt eröffnen Optimierungsstrategien, die die Prinzipien der natürlichen Evolution im Computer nachbilden, ganz neue Lösungswege, wenn die Produktentwicklung „auf Expedition“ geht. Aber lassen sich Innovationen überhaupt gezielt bewirken? Nach gängiger Überzeugung können Unternehmen zwar innovationsfreundliche Rahmenbedingungen schaffen, Innovationen aber nicht planen. Prof. Dr. Thomas Bäck, Geschäftsführer der divis intelligent solutions GmbH und Professor am Leiden Institute of Advanced Computer Science, geht weiter: Auf der 5. Jahrestagung Strategisches Technologie- Innovationsmanagement stellt er Methoden zur Innovationerzeugung durch Evolution vor.
Evolutionäre Optimierungsprozesse identifizieren innovative Hot Spots
Die Natur ist der beste Baumeister – und eine erfolgreiche Produktentwicklerin. Ohne theoretisches Wissen bringt sie Arten hervor, die hervorragend an die Lebensbedingungen angepasst sind. Dahinter steckt ein einfacher Wirkmechanismus, den wir seit Darwin benennen können: Variation bei der Informationsweitergabe durch Vererbung und Selektion der besser angepassten Individuen (survival of the fittest). Evolutionäre Algorithmen versuchen dieses Prinzip in Rechnerprogrammen nachzubilden, um damit Lösungen komplexer Optimierungsprobleme quasi zu züchten.
Dieses stochastische Verfahren wendet das Team der divis intelligent solutions zur gezielten Entwicklung innovativer Produkte an. Dahinter steht die Idee, dass die Suche nach Innovationen einen Suchprozess in einem komplexen Raum von Möglichkeiten – möglichen Produkten oder Lösungen – darstellt. Häufig kommen Optimalitätsanforderungen hinzu, so dass aus dem Suchprozess eine Optimierung wird. Im Vortrag auf der 5. Jahrestagung Strategisches Technologie- Innovationsmanagement am 15. und 16. November in Köln stellt Prof. Bäck unternehmensnahe Ansätze für die Optimierung mit Hilfe evolutionären Prinzipien vor und untersucht die Rolle von Business Intelligence und Data Mining in Innovationsprozessen. Beispiele aus Luftfahrt, Automotive-Engineering, Pharma- und Konsumgüterindustrie illustrieren diese Methodik.
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