AI@HZDR: Forschungsplattform Künstliche Intelligenz

Data Scientists und Forscher*innen unterschiedlicher Fachgebiete entwerfen am HZDR Modelle der Künstlichen Intelligenz – Artificial Intelligence, AI – und trainieren sie auf der Basis themenübergreifender und immer größerer Datensätze. So gelangen sie zu umfassenden Lösungsansätzen und damit zu neuen Erkenntnissen und Anwendungen in den Forschungsbereichen MATERIE, ENERGIE und GESUNDHEIT.

Mit dem 2024 gegründeten HZDR AI Lab wollen die Expert*innen eine zentrale Anlaufstelle schaffen: für Kolleg*innen im Haus, an anderen Helmholtz-Zentren oder Forschungseinrichtungen bis hin zur Industrie. 

News aus dem AI Lab

26.08.2024 AI Lab: With its kickoff, the HZDR AI Lab launches a new website

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Foto: Zukunftsmaterialien dank beschleunigter Simulationen ©Copyright: Blaurock/HZDR

Über uns

Unser AI Lab ist die zentrale Anlaufstelle am HZDR für relevante Themen der Künstlichen Intelligenz.
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Foto: Symbolbild KI-Angebote ©Copyright: iStock

AI LAB: Angebote und Expertise

Mit unserer Expertise im Bereich AI wollen wir Impulse für For­schung, Innovation und Kooperation mit Partnern aus der Industrie geben.
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Foto: Symbolbild KI-Konsultationen ©Copyright: iStock

Helmholtz AI Consultant Team

Wir entwickeln und ­verbreiten AI-gestützte Data-Science-Lö­sungen, um die großen Herausforde­rungen in For­schung und Gesell­schaft anzugehen.
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Foto: Gehirninspiriertes Computing ©Copyright: Blaurock Markenkommunikation/HZDR

For­schungs­bereich Materie

Teilchenbeschleuniger, Zukunfts­materialien, gehirninspiriertes Computing, Planeten­for­schung
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Foto: Künstliche Intelligenz unterstützt Suche nach unzugänglichen Bodenschätzen ©Copyright: HZDR/Blaurock Markenkommunikation

For­schungs­bereich Energie

Methoden des maschinellen Lernens bringen die Rohstoffsuche voran
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Foto: Krebsbestrahlung mit höchster Präzision ©Copyright: Blaurock Markenkommunikation/HZDR

For­schungs­bereich Gesundheit

AI-Algorithmen ­verbessern die Krebsdiagnostik und -therapie
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AI-Publikationen

Artikel in referierten Zeitschriften, Eingeladene Vorträge

2024

Towards Data-Driven Optimization of Experiments in Photon Science

Kelling, J.; Checkervarty, A.; Willmann, A.; Rustamov, J.; Aguilar, R. A.; et al. (6 authors)

  • Eingeladener Vortrag (Konferenzbeitrag)
    Seminar at ELI Beamlines, 28.08.2024, Dolni Brezany, Czech Republic

Data science education in undergraduate physics: Lessons learned from a community of practice

Shah, K.; Butler, J.; Knaub, A. V.; Zenginoğlu, A.; Ratcliff, W.; et al. (6 authors)

  • Open Access Logo American Journal of Physics 92(2024)9, 655-662
    DOI: 10.1119/5.0203846
    arXiv: https://arxiv.org/abs/2403.00961

Improving Mineral Classification Using Multimodal Hyperspectral Point Cloud Data and Multi-Stream Neural Network

Rizaldy, A.; Afifi, A. J. M.; Ghamisi, P.; Gloaguen, R.

Solving Differential Equations with Machine Learning

Cangi, A.

  • Eingeladener Vortrag (Konferenzbeitrag)
    IMPRS Summer School 2024: Machine learning and Many body systems in or out of equilibrium, 29.-31.07.2024, Wroclaw, Poland

Introduction to Deep Learning

Cangi, A.

  • Eingeladener Vortrag (Konferenzbeitrag)
    IMPRS Summer School 2024: Machine learning and Many body systems in or out of equilibrium, 29.-31.07.2024, Wroclaw, Poland

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