Werkstoffe mit Modellen, Simulationen und Daten verstehen.
Leitung
Modellierung
Modelle unterstützen Entwurf, virtuelle Experimente und den Vergleich mit experimentellen Daten.
Modellierungsansätze und Computersimulationen ermöglichen es, Werkstoffe im Computer zu entwerfen, in virtuellen Experimenten zu testen und direkt mit experimentellen Daten zu vergleichen.
Data Science
Die Einbindung von Domänenwissen bleibt eine offene Frage.
Statistisches Lernen und Deep-Learning-basierte Ansätze werden mit Blick auf ihren Einsatz in der Materialwissenschaft diskutiert. Dabei geht es auch darum, wie Domänenwissen aus Materialwissenschaft und Werkstofftechnik in Methoden und Modelle einfließen kann.
Forschungsdaten
Forschungsdatenmanagement gewinnt bei datenintensiven Simulationen und Analysen an Gewicht.
Forschungsdatenmanagement und Digitalisierung bilden eine Querverbindung zwischen den Themen des Fachausschusses. Sie sind insbesondere für datenintensive Simulationen und Analysen relevant.
Der Fachausschuss initiiert und koordiniert den Austausch zwischen Doktorand*innen sowie erfahrenen Wissenschaftler*innen aus Industrie und dem akademischen Bereich. Im Mittelpunkt stehen Materialmodellierung, Computersimulation, Datenwissenschaft und Forschungsdaten.
Die organisatorische und strategische Leitung übernehmen Vorsitz und Stellvertretung. Der Arbeitskreis Koordinierung unterstützt sie beratend.
Die Weiterentwicklung von Modellierungsansätzen und Simulationsmethoden ermöglicht es, Werkstoffe im Computer zu entwerfen, in virtuellen Experimenten zu untersuchen und direkt mit experimentellen Daten zu vergleichen. Damit rücken Materialeigenschaften und die Rolle der zugrunde liegenden Mikrostruktur in den Fokus.
Methoden der Datenwissenschaft, etwa statistisches Lernen oder Deep-Learning-basierte Ansätze, ergänzen diese Arbeit. Eine offene Frage ist, wie Domänenwissen aus Materialwissenschaft und Werkstofftechnik in Methoden und Modelle einbezogen werden kann. Forschungsdatenmanagement und Digitalisierung verbinden die Themen, insbesondere bei datenintensiven Simulationen und Analysen.
