Fachausschuss

Materials Modelling, Simulation and Data

Gremienmitglieder: 414

Modellierungs- und Simulationsmethoden haben sich über die letzten zwei Jahrzehnte zu einem zuverlässigen Werkzeug der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik entwickelt. Sie ermöglichen neue Einblicke in Materialeigenschaften und die Rolle der zugrunde liegenden Mikrostruktur. Der ehemalige Fachausschuss Simulation hat deutlich zu dieser Entwicklung beigetragen und wurde 2020 in den Fachausschuss Materials Modelling, Simulation and Data überführt, um neuen Entwicklungen im Bereich von Daten-getriebene Ansätze und Analysemethoden aus dem Bereich der Datenwissenschaften Rechnung zu tragen. Gleichzeitig gewinnt insbesondere die Kombination aus Simulation und „Data Science“ immer mehr an Bedeutung. Der Fachausschuss initiiert und koordiniert den Austausch zwischen Doktorand*innen und erfahrenen Wissenschaftler*innen aus Industrie und dem akademischen Bereich. Dabei wird die organisatorische und strategische Leitung von dem/der Vorsitzenden und seinem/seiner Stellvertreter*in wahrgenommen, die von den Mitgliedern des Arbeitskreises Koordinierung beratend unterstützt werden.

Leitung

Prof. Dr. Stefan Sandfeld

Forschungszentrum Jülich GmbH

Stellv. Leitung

Prof. Dr. Alexander Hartmaier

Ruhr-Universität Bochum

Webseite

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Interner Bereich

Struktur

Fachausschuss

Materials Modelling, Simulation and Data

Arbeitskreis

Atomistik

Arbeitskreis

Koordinierung im FA Materials Modelling, Simulation und Data

Arbeitskreis

Materials Data Science und AI

Arbeitskreis

Mikrostrukturmechanik

Arbeitskreis

Phasenfeldmodellierung

Arbeitskreis

Simulationsplattformen und Interoperabilität

Termine

Entwicklung und Anwendung von Materialmodellierung und Computersimulation
Diskussion von Data Science und KI-Methoden in der Materialwissenschaft
Bündelung und Dissemination von Aktivitäten rund um das Thema Forschungsdaten

Die Weiterentwicklung von Modellierungsansätzen und Simulationsmethoden in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik ermöglicht es, Materialien bereits im Computer zu entwerfen, in virtuellen Computerexperimenten zu testen oder direkt mit experimentellen Daten zu vergleichen. Die Verwendung von Methoden aus der Datenwissenschaft, wie z.B. statistisches Lernen oder Deep Learning-basierte Ansätze, eröffnet gleichzeitig ein Reihe von neuen und vielversprechenden Ansätzen, bei denen die zukünftigen Einflüsse auf die Materialwissenschaft derzeit noch nicht absehbar ist. Diese Thematik ist begleitet von einer ganzen Reihe offener Fragen, beispielsweise wie das „Domänenwissen“ der Materialwissenschaften und Werkstofftechnik in entsprechenden Methoden und Modellen berücksichtigt werden könnte. Eine wichtige Querverbindung aller Thematiken stellen dabei das Forschungsdatenmanagement und die Digitalisierung in der Materialwissenschaft dar, die in dem Zeitalter der „datenbasierten Methoden“ einen immer prominenteren Platz erhalten und vor allem für daten-intensive Simulationen oder Analysen eine große Wichtigkeit ausweisen.

Materials Modelling, Simulation and Data

Leitung

Stellv. Leitung

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