黑料福利网

FEITEN

• Focus van de track: AI in fundamenteel wetenschappelijk onderzoek, computationele fysica en AI-gedreven simulaties, en data-gedreven ontdekkingen binnen onder meer natuurkunde, scheikunde en materiaalkunde.
• 颁补谤谤颈猫谤别辫别谤蝉辫别肠迟颈别蹿: er is een groeiende vraag naar ingenieurs en onderzoekers die AI kunnen verbinden met wetenschappelijk onderzoek en hightech innovatie.

WAAROM SCIENCE AND DISCOVERY?

AI-methoden, zoals supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning, worden steeds vaker toegepast binnen traditionele wetenschappelijke disciplines. Hierdoor ontstaan nieuwe mogelijkheden voor nauwkeurigere metingen, effici毛ntere simulaties en betere aansturing van complexe, niet-lineaire fysische systemen.

Bovendien bewijzen machinelearningmodellen steeds vaker hun meerwaarde bij het analyseren van complexe fysieke systemen. In sommige gevallen leveren ze zelfs betere resultaten op dan traditionele modellen en theorie毛n, bijvoorbeeld bij niet-lineaire processen en turbulentie. Dat opent de deur naar nieuwe inzichten en een dieper begrip van fundamentele natuurkundige verschijnselen. Dit opent de deur naar nieuwe inzichten en een dieper begrip van fundamentele natuurkundige vraagstukken.

WAT LEVERT DEZE TRACK JE OP?

Binnen deze track combineer je AI met fundamentele wetenschap en werk je aan uitdagingen op het gebied van natuurkunde, materialen, energie en complexe systemen. Je leert geavanceerde AI-methoden toepassen in wetenschappelijk onderzoek en ontwikkelt specialistische kennis die veel gevraagd is binnen onderzoek, Research & Development en hightechindustrie毛n.

Deze track richt zich op de wisselwerking tussen fundamentele natuurwetenschappen en AI-toepassingen. Daarbij ontdek je niet alleen hoe AI wetenschappelijk onderzoek kan versterken, maar ook hoe natuurkunde, geavanceerde materialen en elektronica kunnen bijdragen aan de ontwikkeling van effici毛ntere AI-systemen en gespecialiseerde hardware. Ook komen nieuwe methoden aan bod waarbij bestaande natuurkundige kennis, zoals symmetrie毛n en andere fysische eigenschappen, wordt ge茂ntegreerd in machinelearningmodellen om hun prestaties verder te verbeteren.

Voorbeelden van onderwerpen binnen deze track zijn:

• Het ontwikkelen van slimme vereenvoudigde modellen om complexe natuurkundige simulaties sneller uit te voeren
• Het bouwen van datagedreven modellen op basis van meetgegevens en simulaties
• Het meten en slim aansturen van stromingssystemen met behulp van AI
• Het versnellen van natuurkundige simulaties met AI
• Het ontwikkelen van real-time analysesystemen met machine learning voor complexe meetgegevens
• Het toepassen van reinforcement learning voor het optimaliseren van tokamakprocessen en kernfusiesimulaties
• Het onderzoeken van de relatie tussen deep learning en de glastransitie van materialen
• Het integreren van natuurkundige kennis en symmetrie毛n in machinelearningmodellen
• Het voorspellen van materiaalvervorming onder invloed van krachten met data-gedreven modellen
• Het ontwikkelen van energiezuinige AI-hardware, zoals neuromorfe systemen
• Warmte- en stromingsprocessen in lagedruksystemen en de fysica van grensvlakken
• Het ontdekken van nieuwe materialen voor warmteopslag

Om de theoretische basis verder te versterken, worden ook vakken aangeboden op het gebied van modellering en simulatie van zachte en stromende materie, zoals vloeistoffen en plasma's.

1) Elke track binnen Artificial Intelligence & Engineering Systems heeft dezelfde kernvakken (30 ECTS) en persoonlijke en professionele ontwikkelingsvakken (5 ECTS).

2) Je kiest 3 keuzevakken (15 ECTS) waarmee je de track aanpast op je interesses. Je kiest 茅茅n vak uit elk van de volgende thema's:

1. Domeinspecifieke kennis en Learning & Intelligence
2. AI in Engineered Systems
3. Data Cultivation

3) Je kiest 15 ECTS aan vrije keuzevakken.

• Zet AI in voor wetenschappelijke doorbraken: gebruik AI om simulaties te versnellen, metingen te verbeteren en nieuwe inzichten te verkrijgen in complexe wetenschappelijke systemen.
• Werk aan de wetenschappelijke uitdagingen van morgen: verken toepassingen binnen onder andere natuurkunde, materiaalkunde, energie, stromingsleer en kernfusie.
• Leer van toonaangevende onderzoekers: profiteer van de expertise van onderzoekers en hoogleraren uit verschillende disciplines, waaronder Applied Physics, Mechanical Engineering en Electrical Engineering.
• Bouw aan een carri猫re in onderzoek en innovatie: bereid je voor op functies binnen onderzoek, R&D en de hightech sector in de Brainportregio, waar AI een steeds grotere rol speelt in wetenschappelijke en technologische innovatie.