Machine learning e simulazione: una coppia vincente - Versione registrata
Le intelligenze artificiali sono già qui. Sono già parte della nostra vita e del nostro lavoro, e sono destinate ad avere un posto sempre più importante in moltissimi settori. Da tempo ormai si parla di machine learning e deep learning, ovvero la capacità dei sistemi informatici di apprendere e migliorare le proprie performance in base a set di dati. 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 come modello surrogato per abbreviare i tempi di calcolo in procedure di ottimizzazione, per la soluzione di problemi inversi e per risolvere problemi di ricostruzione di campo magnetico. 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 potrete vedere il software in azione e i nostri tecnici risponderanno in diretta alle vostre domande.
Registrazione – Machine learning e simulazione: una coppia vincente
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Dettagli Webinar Archiviato
Questa è la versione registrata del webinar che è stato tenuto in diretta il 27 settembre 2023
Presentatori
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 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.