Physics-informed Machine Learning for Green Applications

Aktivität: Vortrag ohne Tagungsband / Vorlesung › Vortrag auf einer Konferenz / einem Workshop für die Industrie oder eine öffentliche Einrichtung

Beschreibung

Moderne Deep Learning Methoden benötigen zum Training viel Rechenaufwand und damit Energie. Das Thema Energieeffizienz wird deshalb in der Zukunft von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung neuer Algorithmen sein. Eine Möglichkeit, um energieeffizientere Methoden zu entwickeln, ist es, physikalische Gesetzmäßigkeiten und Einschränkungen intrinsisch zu berücksichtigen und so beispielsweise den Datenraum für das Training deutlich einzuschränken. In meinem Vortrag werde ich Physics-informed Machine Learning vorstellen und mögliche Anwendungsbereiche innerhalb unserer aktuellen Projekte im Umweltbereich aufzeigen.
Zeitraum23 Mai 2023
EreignistitelOVE-IT-Kolloquium 2023: Maschinelles Lernen: Aktuelle Entwicklungen und Anwendungsbereiche
VeranstaltungstypKonferenz
OrtWien, ÖsterreichAuf Karte anzeigen
BekanntheitsgradNational

Research Field

  • Ehemaliges Research Field - Data Science

Schlagwörter

  • Machine Learning
  • Green Data Science
  • Renewable Energy