Machine learning e simulazione: una coppia vincente

27 settembre 2022 14:30–15:30 CEST

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Si parla sempre più spesso di machine learning, ovvero la creazione di sistemi informatici che apprendono e migliorano le proprie performance in base a set di dati. Si parla di deep learning quando i problemi affrontati dai computer sono particolarmente complessi. Qual è il ruolo della simulazione in questo scenario?

Il webinar, organizzato in collaborazione con il dipartimento DESTEC dell’Università degli Studi di Pisa, propone una procedura di ottimizzazione basata sul deep learning per i dispositivi elettromagnetici. DESTEC racconterà come COMSOL venga utilizzato per creare il set di dati necessario all’addestramento della rete neurale (Deep Neural Network), che viene poi usata per esplorare nuove forme. Saranno mostrati diversi casi di test relativi a dispositivi elettromagnetici e magneto-meccanici, tra cui anche motori elettrici.

Potrete inoltre scoprire le caratteristiche che consentono a COMSOL di essere un valido supporto per il machine learning (e per molte altre applicazioni): vedrete come accoppiarlo con altri software, come scrivere i vostri algoritmi e come automatizzare i modelli.

Durante l'evento i nostri tecnici risponderanno in diretta alle vostre domande.

Registrazione – Machine learning e simulazione: una coppia vincente

27 settembre 2022 14:30 - 15:30 CEST
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Dettagli

Questo evento si terrà online.

Local Start Time:
27 settembre 2022 | 14:30 CEST (UTC+02:00)
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Presentatori

Cesare Tozzo
Technical Manager
Sami Barmada
Università di Pisa

Sami Barmada è professore ordinario di Elettrotecnica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Energia, dei Sistemi, del Territorio e delle Costruzioni (DESTEC) dell’Università di Pisa. La sua attività di ricerca è dedicata principalmente all’elettromagnetismo applicato, all’ottimizzazione dei sistemi elettromagnetici e ai sistemi Wireless Power Transfer.

Mauro Tucci
Università di Pisa

Mauro Tucci è professore associato di Elettrotecnica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Energia, dei Sistemi, del Territorio e delle Costruzioni (DESTEC) dell’Università di Pisa. La sua attività di ricerca è dedicata allo sviluppo di tecniche di apprendimento automatico per applicazioni dell’ingegneria elettrica, tra cui la diagnostica, la previsione di serie temporali e l’ottimizzazione di dispositivi elettromagnetici.