Materials Modelling, Simulation and Data verbindet mehrskalige Simulationen (DFT, MD, Phasenfeld, FEM) mit datengetriebenen Methoden zur Vorhersage von Struktur‑Eigenschafts‑Beziehungen. High‑throughput‑Berechnungen, Machine‑Learning‑Modelle und Unsicherheitsquantifizierung beschleunigen Materialdesign und Interpretation experimenteller Daten in einem reproduzierbaren digitalen Rahmen.
Gremien
Ziehen von Drähten, Rohren und Profilen
Clausthal-Zellerfeld
Deep Learning
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LightMAT 2027
Siegen (Germany) & Online
Materialanalyse im Wandel: Tradition trifft KI
Saarbrücken & Online
MatSecure 2027
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Digital Image Correlation in Materials Testing
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Mit eigenen Daten chatten – mit KI zum technologischen Wissensvorsprung
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AI MSE 2027
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