Fachgebiet: Mathematik / Informatik

Simulation parametrisierter Drop-Impact-Typen und Zuordnung dieser durch neuronale Netze

In Kooperation mit dem Lehrstuhl für Strömungsmechanik an der Fakultät für Maschinenwesen der Technischen-Universität-München haben wir mittels eines CFD-Solvers parameterabhängige fluiddynamische Experimente simuliert und mit diesen Daten neuronale Netze mit unterschiedlicher Topologie auf das Erkennen der Anfangsparameter von diesen trainiert.

Lot-Lösungsverfahren für quadratische Funktionen

Im letzten Jahr entdeckte und untersuchte ich daraufhin das Lot-Lösungsverfahren, welches eine geometrische Interpretation bei der Auseinandersetzung mit quadratischen Funktionen ermöglicht, sodass man mit Hilfe von Lot-Konstruktionen z.B. die Existenz reeller Lösungen einer quadratischer Gleichung nachweisen oder widerlegen kann. 

KI trifft Quantencomputer

In immer mehr Bereichen unseres Lebens werden neuronale Netze oder KI´s im Allgemeinen wichtiger. Das Trainieren dieser ist jedoch sehr zeitaufwendig. In dieser Arbeit habe ich ein Verfahren entwickelt, mit dem man ein fertiges neuronales Netz erstellen kann, indem man einen Quantenannealer verwendet.

Education-Manager - Der erste kostenlose Schulmanager für Schulen

Ich möchte euch meinen Selbsthostingschulmanager im diesjährigen Wettbewerb Jugend forscht vorstellen. 

Diabetes im Blick - hardwareimplementiertes Softwaresystem zum Glukosewertmanagement

Als ich selbst im Februar 2020 meinen ersten Blutzuckersensor bekam, war es mir ein Anliegen, mir eine Möglichkeit zu überlegen, dass meine Eltern meinen Blutzucker einfach und immer beobachten können ohne dauernd auf ihr Handy schauen zu müssen.

Car 2 X Communication

Ziel des Projekts ist es, einen möglichst effizienten und zeitsparenden Ablauf an Kreuzungen zu erreichen. 

Autonom fahrendes Auto

Ein autonom fahrendes Modellauto soll auf einer nachgebildeten Straße innerhalb der zwei Begrenzungslinien fahren. 

Autonomer Rucksack: Der Lieferroboter als intelligente Unterstützung

Das Ziel unseres Projekts ist ein vollständig autonomer Roboter, welcher eigenständig Hindernisse, Ampeln und Personen erkennt.

Analyse der Korrelation zwischen Konventioneller und Dynamischer UHF MRT Rekonstruktion

Deep Learning hat in den letzten Jahrzehnten viel Aufmerksamkeit erhalten und wird als eine der wichtigsten Methoden für potenzielle Durchbrüche im medizinischen Bereich anerkannt.