Neues Christian-Doppler-Labor an der TU Graz: Physik trifft auf Machine Learning

GRAZ / LONDON (IT BOLTWISE) – An der Technischen Universität Graz wurde ein neues Christian-Doppler-Labor eröffnet, das sich auf die Integration von Physik und Machine Learning konzentriert. Dieses innovative Forschungsprojekt zielt darauf ab, allgemeingültige Methoden zu entwickeln, die zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse liefern. Unterstützt wird die Forschung durch Industriepartner, die ihre Daten und Problemstellungen einbringen.

Die Technische Universität Graz hat kürzlich ein neues Christian-Doppler-Labor eröffnet, das sich auf die Verbindung von Physik und Machine Learning spezialisiert. Dieses Labor ist Teil eines innovativen Forschungsprojekts, das darauf abzielt, grundlegende Methoden zu entwickeln, die zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse liefern. Die Forschung wird durch eine enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern unterstützt, die ihre eigenen Daten und realitätsgetreuen Problemstellungen einbringen.

Das Labor baut auf den Grundlagen auf, die im COMET-Modul LEC HybTec am Large Engines Competence Center (LEC) entwickelt wurden. Dieses Modul legte den Grundstein für die aktuellen Forschungsarbeiten, die nun im neuen Labor weitergeführt werden. Ziel ist es, die Komplexität der Modelle durch die Integration physikalischer Regeln zu erhöhen, ohne dabei an Genauigkeit zu verlieren. Dies stellt eine der größten Herausforderungen dar, da die physikalischen Parameter optimiert werden müssen, um die Modelle effizienter zu gestalten.

Industriepartner wie Andritz Hydro, BRP-Rotax, das Engineering Center Steyr, Everllence und Palfinger Europe spielen eine entscheidende Rolle in diesem Projekt. Sie bringen nicht nur ihre Daten, sondern auch ihre Erfahrung mit numerischen Simulationen ein. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es, die entwickelten Methoden an die spezifischen Bedürfnisse der Partner anzupassen und so einen direkten Nutzen für die Industrie zu schaffen.

Die Forschung im Bereich Physics-Driven-Machine-Learning ist noch relativ jung, hat jedoch das Potenzial, die Art und Weise, wie physikalische Modelle entwickelt und angewendet werden, grundlegend zu verändern. Durch die Kombination von Machine Learning und physikalischen Prinzipien können Modelle geschaffen werden, die nicht nur präzise, sondern auch anpassungsfähig sind. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Optimierung von Prozessen und die Entwicklung innovativer Lösungen in verschiedenen Industriezweigen.

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