Data Analysis und Machine Learning
Über
Wir entwickeln und nutzen eine breite Palette von Methoden aus dem Gebiet der Datenwissenschaften und sind bestrebt, Daten in wertvolle Informationen und übertragbares Wissen zu verwandeln. Dabei extrahieren wir neue Informationen aus Simulationen und Experimente, erkennen Muster, Struktur und Trends in Mikroskopiedaten zu erkennen und verbessern letztlich unser Verständnis dafür, warum Materialien, Prozesse und Systeme so funktionieren, wie sie es tun. Dazu wird eine große Bandbreite unterschiedlicher Methoden eingesetzt, angefangen von der klassischen statistischen Analyse über statistisches maschinelles Lernen bis hin zu verschiedenen Varianten des Deep Learnings.
Forschungsthemen
Ein Schwerpunkt unserer Forschungstätigkeit liegt auf dem Data Mining und der High-Throughput/On-The-Fly Analyse von Mikroskopiedaten, wir sind aber ebenso begeistert wenn es um andere Daten geht, beispielsweise für die Erweiterung klassischer Simulationen durch datenbasierte Modelle. In vielen Fällen ist das "Injizieren" von physikalischem Wissen in Modelle des maschinellen Lernens ein wichtiger Verstärker für die von uns entwickelten Modelle.
