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Surrogatmodelle und Auto-Tuning-Verfahren für molekulare Fluidsimulation

  • Dietrich, Felix (Leitende(r) Forscher/-in)
  • Neumann, Philipp (Leitende(r) Forscher/-in)
  • Universität Hamburg

Projekt: Forschung

Projektdetails

Beschreibung

Development of robust and flexible machine learning algorithms to optimize runtime and efficiency of molecular and multi-scale simulations on high performance computing systems, with immediate applications in process engineering and thermodynamics.
KurztitelAutoMD-AI
AkronymAutoMD-AI
StatusLaufend
Tatsächlicher Beginn/ -es Ende1/10/2430/09/27

Projektbeteiligte

Fingerprint

Erkunden Sie die Forschungsthemen, die von diesem Projekt angesprochen werden. Diese Bezeichnungen werden den ihnen zugrunde liegenden Bewilligungen/Fördermitteln entsprechend generiert. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.