ML in Physics | Data Fest 2024

ML in Physics - в этой секции мы расскажем как машинное обучение применяется для решения сложных физических задач, расширения возможностей научных исследований и промышленности.

Data Fest 2024ML in Physics

Обсуждаем следующие темы:

-  локализация источников выбросов парниковых газов на основе данных мониторинга воздуха для улучшения городской экологии;
- использование глубоких нейронных сетей и лазерно-ультразвуковой диагностики для автоматизации и повышения точности обнаружения дефектов в материалах;
- применение машинного обучения для решения обратных задач обработки экспериментальных данных;
- обнаружение повреждений на поверхности металла с помощью нейронных сетей и разработка соответствующих приложений;
- предсказание фазовых переходов в металл-органических каркасах с использованием автоэнкодеров и классификаторов;
- обзор инструментов и фреймворков EPDE и TEDEouS, их эволюция и примеры решенных задач;
- разработка генеративной модели для синтеза со-кристаллов в фармакологии;
- лучшие практики по обучению физически-информированных нейросетей (PINN) и их применение в исследовательских и инженерных задачах.

Увлекательного путешествия ;)

Track program

Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy