Werkstudent*in - Physics-Informed Neural Networks (PINN)

Physics-Informed Neural Networks (PINN)

Physics-Informed Neural Networks (PINN) sind ein Ansatz im Bereich des Scientific Machine Learning (SciML), der dazu dient, physikalische Gesetze in neuronale Netze zu integrieren.

Neural Operators (PINO)

Neural Operators (PINO) sind eine weitere Methode im Bereich des Scientific Machine Learning, die es ermöglicht, komplexe mathematische Operationen mit neuronalen Netzen durchzuführen.

Einsatz von Algorithmen für reale Anwendungsprobleme

Die Algorithmen wie PINN und PINO können für reale Anwendungsprobleme in verschiedenen Ingenieursbereichen eingesetzt werden. Ein Beispiel dafür ist die Halbleiter-Simulation.

Verwendung von Python

Die Implementierung und Anwendung dieser Ansätze erfolgt häufig mithilfe der Programmiersprache Python.