Methoden für das aktive informierte maschinelle Lernen
Robuste, intelligente und effiziente Systeme in Industriequalität
KI-gestützte Hochwasserprognose für kleine Einzugsgebiete in Deutschland
Physik-informierte Anomalieerkennung
Ein statistisch robustes KI-Grundlagenmodell der Atmosphäre für bessere Kurzfristvorhersagen von Extremereignissen
Erforschung und Erweiterung von Computer Vision Foundation Models
Optimierung von dünn und dicht besetzten Systemen unter physikalischen Randbedingungen mittels maschinellen Lernens
Effiziente Inferenz für extrem große Kontext-Längen
Surrogatmodelle und Auto-Tuning-Verfahren für molekulare Fluidsimulation
Ein Framework für Integration von Kausalität für flexible, robuste, und effiziente Machine-Learning-Modelle
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