Forschungsprojekt SIMARG

Dialektisches Framework zur automatisierten Ableitung und Prüfung wissenschaftlicher Evidenz in Modellierungs- und Simulationsstudien


https://dl.acm.org/doi/10.1145/3726301.3728411

Laufzeit: 

Projektkoordinatorin: 

Kooperationspartner: 

Finanzierung:

01.06.2026 - 30.11.2026 

Dr.-Ing. Pia WIlsdorf 

Dr. Steffen Zschaler (King's College London)

Forschungsfonds der Prorektorin für Forschung, Talententwicklung und Chancengleichheit


In diesem Projekt sollen Simulationsstudien grundlegend neu konzeptionalisiert werden, indem Argumentation und Dialektik zu expliziten und integralen Bestandteilen des gesamten Forschungsprozesses gemacht werden. Im Zentrum dieser Vision steht ein interaktiver, dialektischer Rahmen, in dem jede Eingabe, Annahme, Modellierungsentscheidung, Experimentplanung und aus den Simulationsergebnissen gezogene Schlussfolgerung systematisch untersucht, begründet und weiterentwickelt wird.

Das Projekt wird drei zentrale Beiträge liefern:

  1. Formale Sprachen und Interaktionsprotokolle: Domänenspezifische Sprachen ermöglichen die konsistente Darstellung, den Austausch und die Weiterentwicklung von Argumenten sowie der unterstützenden Evidenz rund um Simulationsstudien. Durch diese Formalisierung kann auch implizites Wissen aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen sichtbar und sowohl für Menschen als auch für maschinelle Agenten interpretierbar werden.
     
  2. Adressatengerechte Dokumentation: Durch die Strukturierung von Argumentationen in Graphen und deren Reduktion auf Formen, die auf unterschiedliche Stakeholder-Gruppen zugeschnitten sind (Modellierer, Fachexperten, Gutachter, politische Entscheidungsträger usw.), werden Wissenstransfer und Zusammenarbeit in Simulationsstudien erleichtert.
     
  3. Automatisiertes Schließen und Experimentplanung: Es sollen Methoden zur automatischen Generierung von Argumenten und Gegenargumenten entwickelt werden. Dazu gehört auch das automatisierte Vorschlagen geeigneter Simulationsexperimente, die als Mechanismen zur Evidenzgewinnung dienen und bestehende Argumente stützen, widerlegen oder differenzieren können.

Zusammen werden diese Fortschritte Simulationsstudien transparenter, reproduzierbarer, anpassungsfähiger und wissenschaftlich fundierter machen.