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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

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Dissertationspreis für Dr. Alexander Rave

Dr. Alexander Rave mit dem Dissertationspreis für die beste Doktorarbeit ausgezeichnet

Am vergangenen Samstag erhielt Alexander Rave den Preis für die beste Doktorarbeit der WFI. Bereits im Januar verteidigte er seine Arbeit mit dem Titel „Mathematische Modelle und Metaheuristiken zur Optimierung der Transportplanung von Drohnen: Fallbeispiele in der Paketauslieferung und im Gesundheitswesen“ erfolgreich mit der Bestnote „summa cum laude“.

In seiner Arbeit entwickelte er mathematische Modelle und effiziente Algorithmen zum Einsatz von Drohnen. Dabei untersuchte er nicht nur den Einsatz für klassische Paketauslieferung im ländlichen Raum, sondern auch im medizinischen Bereich, um die Verfügbarkeit von Medikamenten zu erhöhen.

Nun wurde er mit dem durch die Stadt Ingolstadt gesponsorten Preis ausgezeichnet. Leider konnte er nicht an der diesjährigen Absolventenfeier teilnehmen, sodass die Urkunde kurze Zeit später durch seinen Doktorvater, Prof. Pirmin Fontaine, überreicht wurde. Wir freuen uns über diese Auszeichnung und sind froh, dass er weiterhin als PostDoc bei uns am Lehrstuhl weiterarbeitet.

Herzlichen Glückwunsch!

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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