AG Technomathematik

  • Willkommen - Die AG Technomathematik des ZeTeM stellt sich vor

    Die AG Technomathematik setzt sich aus einem internationalen, interdisziplinären Team aus verschiedenen Disziplinen der angewandten Mathematik zusammen.

  • Autumn School: Deep Learning and Inverse Problems

    Autumn School Deep Learning and Inverse Problems

    November 04th - 08th 2019, University of Bremen

Prognose des Energiebedarfs

Unsere Forschung

Die Arbeitsgruppe Technomathematik deckt ein breites Feld von Forschung und Anwendungen aus den Bereichen der Lebens- und Ingenieurswissenschaften ab.

Der Fokus der mathematischen Forschung liegt auf

  • Inversen Problemen
  • Mathematischer Bild- und Signalverarbeitung
  • Deep Learning
  • Numerischer Analysis
  • Parameteridentifikation

Kontakt

AG Technomathematik
Fachbereich 3

Prof. Dr. Dr. h.c Peter Maass

Bibliothekstraße 5
28359 Bremen

Telefon: +49 421 218-63802 oder -63800 (Sekretariat)

Email: pmaassprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

 

 

Aktive Nervenzellen

Deep Learning

Unser zentrale Forschungsschwerpunkt ist das Deep Learning und neuronale Netze. Im Rahmen vielfältiger Forschungsprojekte werden grundlegende Themen wie die Verknüpfung von Deep Learning mit Inversen Problemen oder invertierbaren neuronalen Netzen untersucht.

Ein Highlight dieser Aktivitäten war zum Beispiel die Ausrichtung der Autumn School on Deep Learning and Inverse Problems. Anwendungen finden die aktuellen Forschungergebnisse unter anderem in der medizinischen Bildgebung, z.B. in daten-basierten Verfahren von Rekonstruktionsverfahren in der Computertomographie, oder in der Tumorklassifikation basiererend auf MALDI Imaging. Dieser Transfer neuartiger mathematischer Methoden des Deep Learnings in industrielle Anwendungen wird auch durch Veranstaltungen wie dem Deep Learning Forum Bremen unterstützt.

Forschungsschwerpunkte und Teams

Digitale Pathologie

Deep Learning und Digitale Pathologie

Das DigiPath-Team beschäftigt sich mit verschiedenen Herausforderung im Bereich der digitalen Pathologie. Dazu gehören zum Beispiel die Klassifizierung von Tumorgewebe oder Tumortypen basierend auf digitalen Mikroskopiebildern und Daten der bildgebenden Massenspektrometrie.

MPI

Inverse Probleme und Magnetic Particle Imaging

Das MPI-Team beschäftigt sich mit den Herausforderungen, die diese Technologie an die medizinsiche Forschung stellt. Dazu gehört die detaillierte mathematische Modellierung des Messprozesses. Darüber hinaus sind aufgrund einer derzeit nur spärlichen Datenlage viele der gebräuchlichsten datengetriebenen Methoden nicht direkt anwendbar.

Computertomographie

Deep Learning und Inverse Probleme

Das DLIP-Team forscht an der Verknüpfung von Deep Learning Verfahren mit klassischen Ansätzen aus dem Bereich der inversen Probleme. Besondere Schwerpunkte liegen auf dem datenfreien Verfahren Deep Image Prior, der Integration von physikalischem Modellwissen in die Struktur von künstlichen neuronalen Netzen und der Regularisierung. 

Schematisches Bild für Design-KIT

Deep Learning und Industrielle Anwendungen

In zahlreichen industriellen Forschungsprojekten wird - in enger Zusammenarbeit mit Expert*innen der jeweiligen Anwendungsfelder - der gesamte Problemlösungsprozess von der Modellierung des Ausgangsproblems über die mathematische Analyse des Modells bis zur Softwareentwicklung bearbeitet.

Veranstaltungen

AI industrial problems

KoMSO Academy 2021

Combining model- and data-based approaches for industrial problems, 14.-16. September 2021

Code Sprint 2020

Summer School 2020

Code Sprint, 15.-24. Juni 2020

Autumn School

Autumn School 2019

Deep Learning and Inverse Problems, 04.-08. November 2019

Aktuelles

Matthias Beckmann
AG Technomathematik|

Dr. Matthias Beckmann ist Visiting Researcher am Imperial College London

Dr. Matthias Beckmann, wissenschaftlicher Mitarbeiter in der AG Technomathematik, ist bis zum 01.07.2023 Visiting Researcher am Imperial College London in der Communications and Signal Processing Group des Department of Electrical and Electronic Engineering.


Prof. Mohsen Tadi
AG Technomathematik|

Prof. Mohsen Tadi besucht das ZeTeM

Prof. Mohsen Tadi, Professor an der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Central Connecticut State University, ist derzeit zu einem Forschungsaufenthalt am ZeTeM.


AI industrial problems
AG Technomathematik|

KoMSO Academy 2021

Vom 14.-16. September fand die erste KoMSO Academy "Combining model- and data-based approaches for industrial problems", organisiert vom Zentrum für Technomathematik (ZeTeM) und dem Committee for Mathematical Modeling, Simulation, and Optimization (KoMSO), in Bremen in hybrider Form statt.


Neumayer III
AG Technomathematik|

MarDATA in der Antarktis

In der AG Technomathematik wurden Modelle für die automatisierte Analyse von Erdbebenereignissen in der Antarktis entwickelt, die auf Methoden des maschinellen Lernens basieren.


Logo der Universität Bremen auf einer Glasscheibe.
AG Technomathematik|

Bremer Studienpreis für Louisa Kinzel

Wir gratulieren Louisa zum Bremer Studienpreis für Ihre Masterarbeit. Herzlichen Glückwunsch!


Logo Graduiertenkolleg
AG Technomathematik|

Nächste Förderperiode des RTG wurde bewilligt!

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass die DFG eine weitere Förderperiode (bis 2025) für das Graduiertenkolleg π³ bewilligt hat. Insgesamt werden 25 Graduiertenkollegs (davon 10 neue) gefördert werden.


KI Forschung am ZeTeM
AG Technomathematik|

Drittmittelförderung in Höhe von 2 Mio. € für Bremer KI-Forschung

Den Geheimnissen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf der Spur sind die Mathematiker*innen des Zentrums für Technomathematik der Universität Bremen. Dass Deep Learning und andere Verfahren der KI für eine Vielzahl von Anwendungen erstaunliche Ergebnisse erzielen ist inzwischen weit bekannt.


Digital Twins
AG Technomathematik|

Digital Twins: Industrial and Mathematical Challenges

Am 7. Und 8. Mai 2019 findet in der Heidelberger Akademie der Wissenschaften der Challenge Workshop „Digital Twins“ statt. Diese Veranstaltung bringt Experten aus verschiedenen Industriebereichen und der Wissenschaft zusammen, um mathematische Herausforderunge


ROMSOC-Karte
AG Technomathematik|

Begutachtung des europäischen Promotionsprogramms ROMSOC in Bremen

Am 26. und 27. November 2018 fand in Bremen die Begutachtung des EU geförderten Projektes ROMSOC – Reduced Order Modelling, Simulation and Optimization of Coupled systems statt. Dazu war neben den Projektpartnern auch der Projektberater der Europäischen Kommission zu Gast.


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Aktualisiert von: AG Maass