Dieser Workshop bietet eine Einführung in wissenschaftliches maschinelles Lernen (SciML) mit PINN und praktische Erfahrungen mit dem PDE-Solver NVIDIA Modulus, einem neuronalen Netzwerk-Framework, das die Leistungsfähigkeit der Physik in Form von partiellen Differentialgleichungen (PDEs) mit Daten verbindet, um realitätsnahe, parametrisierte Surrogatmodelle mit nahezu Echtzeit-Latenz zu erstellen.
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