Aktuelle Forschungsthemen

• Stochastische Aspekte der Unsicherheitsquantifizierung
• Theorie und Numerik für Differentialgleichungen mit zufälligen Parametern
• Bayessche Statisik und Bayesscher Zugang zu inversen Problemen in Differentialgleichungen
• Monte Carlo-Verfahren, speziell Markowketten-Monte Carlo
• 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
• Teilprojekt Auswirkungsprognose und KI zur Entscheidungsassistenz
  BMBF-Verbundprojekt CLEAR: Closed-Loop Management für eine umwelt- und sozialverantwortliche Energiewende in ländlichen Regionen
  Bearbeiter: Georg Gießler
• Teilprojekt Prozesssimulation unter Unsicherheit und Robuste Prozesssteuerung 
  Interdisziplinäres Forschungsprojekt Alternative Fasermaterialien auf Basis von Cu-Schlacken
  Bearbeiter: Henning Höllwarth