Unsicherheitsquantifizierung in der atomistischen Modellierung: Von der unsicherheitsbewussten Dichtefunktionaltheorie bis zum maschinellen Lernen 2025
Beschreibung
Die Veranstaltung mit dem Titel "Unsicherheitsquantifizierung in atomistischen Modellierungen: Von unsicherheitsbewusster Dichtefunktionaltheorie bis hin zu maschinellem Lernen" wird vom 25. bis 28. November 2025 im CECAM-HQ in Lausanne, Schweiz, stattfinden. Dieses Treffen wird führende Forscher und Praktiker auf den Gebieten der computergestützten Materialwissenschaften und des maschinellen Lernens zusammenbringen, um die zentrale Rolle der Unsicherheitsquantifizierung in Modellen auf atomarer Ebene zu erforschen. Die Teilnehmer werden sich in Diskussionen über die neuesten Fortschritte in der unsicherheitsbewussten Dichtefunktionaltheorie und deren Integration mit Techniken des maschinellen Lernens engagieren.
Höhepunkte
Fokus auf Unsicherheitsquantifizierung in der atomistischen Modellierung. Integration der Dichtefunktionaltheorie mit maschinellem Lernen. Diskussionen über Fehlerfortpflanzung in multiskaligen Simulationen. Erforschung der unsicherheitsbewussten Dichtefunktionaltheorie. Fortschritte in Anwendungen des maschinellen Lernens für die Materialwissenschaft. Strategien zur Fehlerbalance in DFT-Simulationen. Entwicklung von Methoden zur Unsicherheitsschätzung im atomistischen ML. Anwendungen der UQ in der atomistischen Modellierung. Aktive Lernstrategien für den robusten Aufbau von Datensätzen. Kollaborative Diskussionen, die die Zukunft der UQ in der atomistischen Modellierung gestalten.
Veranstaltungsort
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