Das Projekt Informationsfeldtheorie für Experimente an Großforschungsanlagen (ErUMIFT) etabliert wissensbasierte Signalrekonstruktionsmethoden exemplarisch für fünf Forschungsinstrumente. Informationsfeldtheorie ist ein mathematischer Formalismus, in dem sich optimale und adaptive Signalrekonstruktionsalgorithmen herleiten lassen. Diese Algorithmen sind Methoden des Maschinellen Lernens, in welchen Expertenwissen explizit verwendet wird, welches wiederum Trainingsphasen oft entbehrlich macht. Die ausgewählten Experimente decken ein breites Spektrum von Herausforderungen typischer Anwendungsszenarien des ErUMVerbundes ab: Komplexität durch die Synthese mehrerer Messmodalitäten des gleichen Signals eines kosmischen Teilchenschauers, hochpräzise Erfassung der Instrumentenantworten von verschiedenen Radioteleskopen und komplexe, zeitabhängige Signalstrukturen von biologischen Prozessen, ausgelöst durch Bestrahlung an Teilchenbeschleunigern. Diese Anwendungsentwicklungen werden durch Entwicklungen problemspezifischer und generischer numerischer Verfahren begleitet, welche für diese und andere Experimente generell einsetzbar sind.    «

Das Projekt Informationsfeldtheorie für Experimente an Großforschungsanlagen (ErUMIFT) etabliert wissensbasierte Signalrekonstruktionsmethoden exemplarisch für fünf Forschungsinstrumente. Informationsfeldtheorie ist ein mathematischer Formalismus, in dem sich optimale und adaptive Signalrekonstruktionsalgorithmen herleiten lassen. Diese Algorithmen sind Methoden des Maschinellen Lernens, in welchen Expertenwissen explizit verwendet wird, welches wiederum Trainingsphasen oft entbehrlich mac...    »