Machine-Learning-Vortrag von Kai Bergermann

Liebes Chapter,

in unserer Vortragsreihe zu Maschinellem Lernen geht es

• morgen, am 26.2., um 14:00 in Raum W065

mit dem zweiten Teil weiter. Wegen Krankheit muss der eigentlich geplante Vortrag von Hans Wulf über genetische Algorithmen leider vorerst verschoben werden. Stattdessen wird Kai Bergermann über

• Diffuse Interface Methods und ihre Anwendungen in den Materialwissenschaften und im maschinellen Lernen

vortragen. Ein Abstract findet ihr unten.

Der Termin des dritten und letzten Teils steht noch nicht fest, wir werden euch rechtzeitig informieren.

Wir freuen uns auf euch!

Euer GAMM SC Vorstand

Diffuse Interface Methods und ihre Anwendungen in den Materialwissenschaften und im maschinellen Lernen

Diffuse Interface Methods (d.h. die Cahn-Hilliard und die Allen-Cahn equation) haben ihren Ursprung in den Materialwissenschaften, wo sie für die mathematische Modellierung von Phasentrennungsphänomenen eingesetzt werden. Das Prinzip der Gleichungen beruht auf der Minimierung des Ginzburg-Landau Energiefunktionals. Nach einer kurzen Herleitung der partiellen Differentialgleichungen werden zwei sehr unterschiedliche Anwendungsfälle vorgestellt: die Modellierung des physikalischen Systems organischer Solarzellen, sowie die Anpassung zu einer maschinellen Lern-Methode, die Datenpunkte in Graph-Darstellung klassifiziert. Es werden sowohl Simulationsergebnisse der FEM-Lösung des Herstellungsprozesses organischer Solarzellen, als auch Klassifierungs-Ergebnisse verschiedener Datensätze, u.a. aus der Bildverarbeitung, präsentiert.