CD-Labor an TU Graz bringt Machine Learning Physik bei

Durch die Kombination physikbasierter Methoden mit Machine Learning entwickelt ein Team am Institut für Thermodynamik und nachhaltige Antriebssysteme der TU Graz Modelle, die trotz weniger…
Durch die Kombination physikbasierter Methoden mit Machine Learning entwickelt ein Team am Institut für Thermodynamik und nachhaltige Antriebssysteme der TU Graz Modelle, die trotz weniger…
Im ERC-Projekt HelixMold entwickelte ein Team der TU Graz eine Methode, um artifizielle Proteine am Computer zu designen, die als maßgeschneiderte Biokatalysatoren für die Synthese von Pharmazeutika…
Ein Thema, viele Blickwinkel und Perspektiven:
Stromspeicher werden immer wichtiger, leistungsstärker und verbreiteter. Umso größer werden damit allerdings die Anforderungen an deren Sicherheit und Langlebigkeit
Studierende des Masterstudiums Production Science and Management der TU Graz sowie des Masterstudiengangs Industrial Mechanical Engineering in Bozen können ab Herbst an beiden Universitäten parallel…
Die TU Graz und voestalpine Böhler Welding vertiefen ihre langjährige Zusammenarbeit und forschen unter dem Titel „Spark Science Center“ gemeinsam an KI-gestützten Lösungen zur Optimierung des…
Auf Basis selbst entwickelter Machine-Learning-Workflows konnten die Forschenden feststellen, dass die Wärmeleitung wesentlich vielschichtiger ist als bisher gedacht. Erkenntnisse bieten Potenzial für…
Die Grundlagenforschung des PERL-Teams zielt darauf ab, die Schaltfrequenzen leistungselektronischer Konverter wesentlich zu erhöhen. Profitieren könnten Anwendungen, bei denen geringe Größe, geringes…
Anna Karner und Birgitta Schultze-Bernhardt sind Experimentalphysikerinnen – eine ist Doktorandin, eine Professorin. Im Interview sprechen sie über Hürden, Hilfen und Vorbilder.
Markus Markl beschäftigt sich an der TU Graz als theoretischer Physiker mit der Kernfusion – einer sauberen Energieform, die wir von der Sonne kopieren wollen.
Fehler in Programmcodes zu finden und zu beheben, verschlingt nach wie vor viel Entwickler*innen-Zeit. Ein Team der TU Graz hat nun eine Lösung erarbeitet, die den größten Zeitfressern zu Leibe rückt.
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