Auf dem International Workshop on Data-driven Modeling and Optimization in Fluid Mechanics wurden Ergebnisse aus SmartAQnet gezeigt. Dr. Johannes Riesterer hielt hier einen Vortrag über die Gaußsche Prozessregression für heterogene Messnetzwerke von Umweltdaten.
Der Schwerpunkt der Veranstaltung lag auf der Anwendung künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Tiefenlernen, Evolutionsalgorithmen und der adjungierten Optimierung von strömungsdynamischen Problemen mit besonderem Schwerpunkt auf turbulenten Strömungen und Strömungssteuerung.
Insbesondere zielt die Veranstaltung darauf ab
- jungen Forschern die Möglichkeit zu bieten, ihr Wissen über die Anwendung datengesteuerter Methoden auf den neuesten Stand zu bringen und sich von neuen Ideen inspirieren zu lassen;
- ein Forum für den Ideenaustausch zwischen Experten, die diese Methoden anwenden, anzubieten;
- die Zusammenarbeit zu fördern und somit die interdisziplinäre Forschung zu stärken.