MDSI – Mit Daten die Zukunft gestalten

Durch die Verbindung von Physik mit maschinellem Lernen ist es nun möglich komplexe Energiematerialien bei realen Temperaturen und in realistischen Größenordnungen zu modellieren. [weiterlesen]

Wie lassen sich bestehende Gebäude digital wirklich verstehen, also nicht nur als schöne 3D-Modelle, sondern als strukturelle Systeme? Im Interview erklärt Nicolas von Lützow, Doktorand bei MDSI-Kernmitglied Prof. Matthias Niessner, LinPrim, die Rekonstruktionsmethode, die dem neuen Fokusthema „Verstehen von bestehenden Strukturen in der Gebäudeplanung (USP)“ zugrunde liegt. Er erläutert, warum viele aktuelle Rekonstruktionsmethoden nur das Aussehen erfassen, wie sein Ansatz mit expliziten volumetrischen Bausteinen neue Wege eröffnet und welche technischen Herausforderungen dabei überraschend… [weiterlesen]

Die Energiezukunft ist regenerativ. Wie sich der Mix aus Sonne-, Wind- und Wasserkraft zusammensetzt, ist heute noch ungewiss. Aber sicher ist: Die Energieformen müssen gut ineinander umwandelbar sein. Allerdings treten dabei hohe Verluste auf – vor allem ist die Grenzfläche zwischen Materialien entscheidend beteiligt. Genau hier setzen die e-conversion-Wissenschaftler aus unterschiedlichen Fachdisziplinen an. Der TUM-Forscher, MDSI-Kernmitglied und AMC-Direktor Prof. Patrick Rinke gilt als einer der Pioniere für Maschinelles Lernen (ML) in der Materialforschung. Bei e-conversion möchte er nun… [weiterlesen]

Zwei Studien zeigen, dass Stadtgrün große Mengen Kohlenstoff absorbiert und städtische CO2-Emissionen verringert. An manchen Sommertagen speichern die Bäume mehr als die Autos in die Luft pusten. [weiterlesen]

Anlässlich des erneuten Erfolgs der Technischen Universität München (TUM) im deutschen Exzellenzwettbewerb verstärkt der Softwarekonzern SAP noch einmal sein Engagement. Die SAP erneuert ihren Status als „TUM Partner of Excellence“ und stellt der TUM Universitätsstiftung eine Million Euro als Spende zur Verfügung. [weiterlesen]