Methoden für das aktive informierte maschinelle Lernen
KI-gestützte Hochwasserprognose für kleine Einzugsgebiete in Deutschland
Robuste, intelligente und effiziente Systeme in Industriequalität
Physik-informierte Anomalieerkennung
Ein statistisch robustes KI-Grundlagenmodell der Atmosphäre für bessere Kurzfristvorhersagen von Extremereignissen
Surrogatmodelle und Auto-Tuning-Verfahren für molekulare Fluidsimulation
Ein Framework für Integration von Kausalität für flexible, robuste, und effiziente Machine-Learning-Modelle
Komprimierungsmethoden für Robustheit und Transfer
Fundierte Sprachmodelle auf der Grundlage proprietärer Daten
Überprüfung von LLM-generierter Argumentation mittels dialektischem Sprachmodell
Flexible, effiziente AI-getriebene molekulare Simulation
Interpretierbare multimodale generative KI-Modelle für robuste Manipulation in der Robotik
Hybridisierung numerischer Löser und physik-informierter neuronaler Netze für die flexible, resiliente und effiziente Multiskalensimulation
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
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