Biotechnik (BT V)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Biotechnology)
(Prüfungsordnungsmodul: Biotechnik)

Lehrveranstaltungen:

• • Biotechnik
    (Vorlesung, 2 SWS, Mohamed Hussein, Mi, 12:15 - 16:00, LSTM-SR; Einzeltermin am 30.5.2018, 12:15 - 13:45, KS II; ab 18.4.2018; am 30.05.2018 findet die Vorlesung ausnahmsweise im KS II (Raum:01.411) statt!!!)
  • Biotechnik - Übung
    (Übung, 1 SWS, Tobias Beck et al., Mi, 15:00 - 16:00, LSTM-SR; Einzeltermin am 23.5.2018, 15:00 - 16:00, CIP-Pool in der Physik; ab 18.4.2018; Rechnerübungen n. V. im CIP-Raum in der Physik)

Inhalt:

1. Einleitung

• Allgemeines Konzept von SMA (Simulation, Modellierung und Analyse), ICA (Instrumentation, Control and Automation), ML (Machine Learning) in der Biotechnologie
  

2. Modellierung I

• Einführung in die Numerische Analyse und Grundlagen der Systemkinetik
  

3. Modellierung II

• Molekulare und Partikeldynamik auf verschiedenen Skalen

• Anwendung: Tissue Engineering
  

4. Modellierung III

• Prozessmodellierung von diskreten und kontinuierlichen Systemen mit Referenznetzen

• Anwendung: Brauerei
  

5. Prozesssensorik

• Skalen, Abdeckung, Netzwerke und Fehleranalyse
  

6. Advanced Sensors

• Optische, spektrale und Ultraschall-Sensoren
  

7. Multivariate Analyse von Sensordaten

• Regression und Klassifikation
  

8. Steuerungs- und Regelungsstrategien

• Grundlagen der Prozessführung und fortschrittlichere Steuerungs- und Regelungstechniken (z.B. Fuzzy Logic)
  

9. Optimierung

• Lineare und nichtlineare Programmierung von eingeschränkten und uneingeschränkten Problemen und Nutzung von Metaheuristik
  

10. Künstliche Intelligenz

• Einführung in künstliche neuronale Netze, reinforcement learning und deep learning für zukünftige Prozessführungsstrategien.
  

11. Anwendungsbeispiel: Abwasseraufbereitung
12. Präsentationen der Studierenden

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• verfügen über grundlegende Fach- und Methodenkompetenzen im Bereich des Wissensmanagements (Modellierung und Optimierung) biotechnologischer Prozesse

• verstehen grundlegende Herangehensweisen mathematischer und kognitiver Modellierung, sowie verschiedene Methoden der Informationsextraktion (kognitive Algorithmen, Petrinetze, Referenznetze)

• sind mit den Arbeitsprinzipien kognitiver Algorithmen und des Data Mining vertraut

• sind in der Lage einfache Aufgaben der rechnerbasierten Programmierung sowohl eigenständig als auch im Team zu lösen und zu bewerten

• sind dazu befähigt im Team rechnerbasierte Modellierungen mit MATLAB und Renew durchzuführen und zu bewerten

• verfügen über Wissen verschiedener Ansätze und Herangehensweisen z.B. der Abwasserbehandlung und Lebensmittelverarbeitung, sowie der entsprechenden Anforderungen an die Modellierung

• verfügen über grundlegendes Wissen betreffend ausgewählter Beispielprozesse in der Biotechnologie, sowie der Modellierung solcher Prozesse
  

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Life Science Engineering (Master of Science)
   (Po-Vers. 2015w | TechFak | Life Science Engineering (Master of Science) | 1.-2. Wahlpflichtmodul (ohne Praktikum) | Biotechnik)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Biotechnik (Prüfungsnummer: 21801)

(englischer Titel: Biotechnology)

Prüfungsleistung, Präsentation/Hausarbeit, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Erstablegung: SS 2018, 1. Wdh.: WS 2018/2019

1. Prüfer:

Mohamed Hussein

Termin: 28.09.2018
Termin: 27.09.2019