MIDS Logo

Herzlich Willkommen auf der Seite
der Professur für Datenassimilation

Um Unwetterereignisse oder das Abschmelzen des Eises in der Arktis vorhersagen zu können, müssen Informationen in Form von heterogenen Daten mit numerischen Modellen dynamischer Systeme verbunden werden. Dies geschieht durch die Datenassimilation, die es ermöglicht, Prozesse besser zu untersuchen und ihre weitere Entwicklung vorherzusagen.  Im Bereich der Datenassimilation beschäftigt sich die Professur mit der Fortentwicklung von Data Science Algorithmen durch die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen und der Lösung entsprechend großer  Optimierungsprobleme in den Umweltwissenschaften.  Die Quantifizierung der Unsicherheiten von Vorhersagen, numerischen Modellen und Beobachtungen spielt hier ebenfalls eine zentrale Rolle. 

Über uns

Prof. Janjic stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Tijana Janjic

Bitte beachten Sie: Durch Klicken auf die Bildfläche geben Sie Ihre Einwilligung, dass Videoinhalte von YouTube nachgeladen, Cookies von YouTube/Google auf Ihrem IT-System gespeichert und personenbezogene Daten wie Ihre IP-Adresse an Google weitergegeben werden. Klicken Sie nach Beendigung des Videoinhaltes auf ein anderes Video, öffnet sich in einem neuen Tab Ihres Browsers YouTube und erfasst weitere Daten von Ihnen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen und unter Google Privacy .

Neuigkeiten aus der Mathematik

Data Science an der KU kennenlernen

Am 05. Mai fand die Lange Nacht der Wissenschaft in Ingolstadt statt und am 06. Mai begrüßte die KU alle Interessierten zum Tag der offenen Tür. Auch das MIDS war mit einigen Aktionen beteiligt.

Anfang Mai war für Wissenschaftsinteressierte und Jene, die sich über ein Studium informieren wollten allerhand geboten. Die KU bot in Eichstätt und Ingolstadt ein vielfältiges Programm und auch das MIDS informierte über seine Forschungsthemen und den Studiengang Data Science.

Prof. Nadja Ray, Prof. Thomas Setzer und Dr. Raphael Schulz hatten neben Mathematischen Rätseln und allgemeinen Informationen zum neuen Bachelorprogramm auch interessante Vorträge, zum Beispiel zum Thema „Woher wissen Amazon und Netflix, was wir wollen?“ und "Der Page-Rank-Algorithmus: Was steckt hinter der Suchmaschine Google?" vorbereitet. Die Besucherinnen und Besucher bekamen einen Einblick darüber, was sich hinter dem großen Begriff "Maschinellem Lernen" verbirgt und konnten auch Ihre Fragen dazu dem Fachpersonal stellen.

Für Schülerinnen und Schüler, die sich für ein mathematisches Studium an der KU interessieren, war nicht nur der direkte Austausch mit den Professorenen und das zahlreiche Infomaterial hilfreich. Die Fachschaft Data Science, die sich neu aus den ersten Student:innen unseres Jahrgangs gegründet hat, stand auch für persönliches Feedback bereit. 

Nadja am Tag der Wissenschaft

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

Logo MIDS

Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.