CD-Labor für Physikbasiertes maschinelles Lernen in industriellen Anwendungen

Laborleiter Stefan Posch bei der Auswertung eines PINN-Modells („physics-informed neural network“)

Das Ziel dieses CD-Labors ist es, die Nutzbarkeit des maschinellen Lernens (ML) für technische Fragestellungen zu verbessern. Konkrete Beispiele sind numerische Simulationen im Bereich der Strukturmechanik und in der Strömungsdynamik oder der prädiktiven Simulation und Steuerung.

Christian Doppler Forschungsgesellschaft

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