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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

German Chapter of the InterPore

This year the meeting of the German Chapter of the InterPore was held at KU Eichstätt-Ingolstadt on September 13-14, 2023. The meeting was organized at the Mathematical Institute for Machine Learning and Data Science (MIDS) by the chair of Geomatics and Geomathematics.
Around 30 researchers, PhD students, and professors participated in the two-day meeting. In addition to the two invited talks (see below), a total of 20 presentations were given on a wide range of research areas in the field of porous media ranging from experiment to theory and from science to industrial application.
During the coffee breaks and the dinner there were opportunities for exchanging ideas and deeper discussions.

The two invited speakers and their presentations are listed below:

  • Carina Bringedal (Western Norway University of Applied Sciences): Analysis and simulations of evaporation-driven density instabilities in porous media
  • Sergey Oladyshkin (University of Stuttgart, Institute for Water and Environmental Systems Modeling): Physics-Aware Neural Networks for uncovering unknown processes and leveraging the significance of Homogeneous Chaos Theory for learning
Meeting organizers

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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