Forschungsthemen am Institut

  • Stochastische Aspekte der Unsicherheitsquantifizierung
  • Theorie und Numerik für Differentialgleichungen mit zufälligen Parametern
  • Bayessche Statisik und Bayessche inverse Probleme für Differentialgleichungen
  • Monte Carlo-Verfahren und Markowketten-Monte Carlo-Simulation
  • Unsicherheitsquantifizierung im maschinellen Lernen

 

Aktuell geförderte Forschungsprojekte

  • DFG-Projekt Robuste Samplingverfahren für Bayessche neuronale Netzwerke
    Bearbeiterin: Hanyue Gu

  • Teilprojekt Unsicherheitsquantifikation und Data Assimilation
    ESF-Nachwuchsforschergruppe Intelligent Geosystems: AI-Enhanced Geoengineering Tools for Decision Support in Energy Transition, Mitigation of Climate Change Effects and Geo-Risks in former Mining Regions
    Bearbeiter: Konstantin Ibadullaev

     

 

Abgeschlossene Drittmittelprojekte

Simulation eines gekoppelten Cahn-Hilliard-Navier-Stokes Systems

Phasenseparation unter Unsicherheit (2021-2023)

In diesem Teilprojekt des interdisziplinären Vorhabens "Alternative Fasermaterialien auf Basis von Cu-Schlacken" wurden Cahn-Hilliard-Gleichungen mit zufälligen Koeffizienten und deren Anwendung in der Glasherstellung untersucht.
Logo Projekt "CLEAR"

Auswirkungsprognose und KI zur Entscheidungsassistenz (2022-2025)

In diesem Teilprojekt von "CLEAR: Closed-Loop Management für eine umwelt- und sozialverantwortliche Energiewende in ländlichen Regionen" wurden Datenassimilationsverfahren zur Schätzung und Prognose von Bodensenkmodellen untersucht.