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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.

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Prof. Janjic stellt sich und den Lehrstuhl vor

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Neuigkeiten aus der Mathematik

13.03.2024

Vortrag über den Einsatz von KI bei Rufbussen

die Ausstellung "I AM AI", die aktuell im Georgianum zu sehen ist, soll durch interaktive Experimente, Bilder und Videos das Thema künstliche Intelligenz einem breiten Publikum zugänglich machen.

Im Rahmen dieser Ausstellung veranstaltet das Mathematische Institut für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS) regelmäßige Vorträge.
Den Anfang dieser Vortragsreihe mache Prof. Pirmin Fontaine. Bei seinem Vortrag "Effizienzsteigerung von Rufbussystemen auf dem Land durch Maschinelles Lernen am Beispiel des VGI-Flexis" erklärt er, wie Künstliche Intelligenz den Einsatz von Rufbussen optimieren kann.

Prof. Fontaine ist Mitglied des MIDS und gemeinsam mit seinem Forschungsteam arbeitet er an der Entwicklung von Lösungsverfahren für Problemstellungen aus den Bereichen Mobilität, Supply Chain Management, Produktion und Logistik.

Der Vortrag von Prof. Fontaine findet am 14.03.2024 um 18:00 Uhr im Seminarraum 101 (1. Stock des Georgianums, oberhalb der Ausstellung) statt. Die Teilnahme ist kostenlos.

MIDS Oberseminar

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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.

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