Workshop

Der Workshop »Advancing Scientific Machine Learning in Industry« wird an der TU München organisiert und beschäftigt sich mit Wissenschaftlichem Maschinellen Lernen (SciML). Dieses Forschungsgebiet kombiniert traditionelle wissenschaftliche Modellierung mit Methoden des maschinellen Lernens, um Herausforderungen wie Interpretierbarkeit und physikalische Einschränkungen zu überwinden. SciML nutzt Ansätze wie physikalisch informierte neuronale Netze und stochastische Differentialgleichungslöser, um die wissenschaftliche Modellierung zu verbessern. Es bietet vielseitige Anwendungen in verschiedenen Disziplinen, von subatomaren Teilchen bis hin zu Wirtschaft und Klima.

Dr. Matthias Kabel, stellvertretender Leiter der Abteilung »Strömungs- und Materialsimulation«, Dr. Matti Schneider und Pavan Bhat Keelanje Srinivas sind mit den zwei Posterpräsentationen »Selective Distillation Algorithm to Evaluate Deep Material Networks« (Selektiver Destillationsalgorithmus zur Bewertung von Deep Material Networks) und »Deep Material Networks« vor Ort.