In diesem Projekt sollen Verfahren entwickelt werden, die die intelligente und kostengünstige Datengetriebene Kalibration von Softsensoren unter realen Bedingungen bezogen auf Datenqualität und Ressourcenbeschränkungen ermöglichen. Um diese Ziele zu erreichen, sollen Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere Methoden der nichtlinearen Dimensionsreduktion, des Repräsentationslernens und Lernens unter Drift, entwickelt und kombiniert werden mit Vorwissen aus der gegebenen Domäne.