Physikinformiertes Maschinelles Lernen ist besonders relevant in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Industrie und Fabrik 4.0 sowie Big Data und Smart Data. Hier kommen traditionelle Physikkenntnisse mit modernen Algorithmen zusammen. Das Ziel: Probleme effizienter und genauer l\u00f6sen.<\/p>\n
Beim maschinellen Lernen nutzen Computer Daten, um Muster zu erkennen und daraus zu lernen. Beim physikinformierten Ansatz wird zus\u00e4tzlich das Wissen der Physik eingebunden. Das bedeutet, dass bestehende naturwissenschaftliche Gesetze \u2013 wie zum Beispiel die Schwerkraft oder die Str\u00f6mungslehre \u2013 die Lernprozesse des Computers unterst\u00fctzen. Das Ergebnis ist, dass die Vorhersagen der Systeme realistischer und an die echte Welt angepasst sind.<\/p>\n
Ein Beispiel: In der Industrie m\u00f6chte man vorhersagen, wie sich ein bestimmtes Material bei hoher Belastung verh\u00e4lt. Reines maschinelles Lernen braucht daf\u00fcr Unmengen an Messdaten. Mit physikinformiertem maschinellen Lernen reichen oft viel weniger Daten, weil das System die Grundgesetze der Materialphysik bereits kennt.<\/p>\n
Unternehmen profitieren so von genaueren Analysen, k\u00f6nnen Kosten sparen und innovative L\u00f6sungen schneller entwickeln. Physikinformiertes Maschinelles Lernen verbindet also die St\u00e4rken von Wissenschaft und moderner Datenanalyse f\u00fcr greifbare Vorteile im Alltag.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"