Methodenbereich 3

Inverse Probleme, Optimierung

Ein bedeutender Teil der Forschung am KIT bezieht sich auf die bildgebende Wissenschaft. Das KIT betreibt eine große Sammlung von Bildgebungsmodalitäten, die von der Nanoskala bis zu globalen Beobachtungen reichen. Es gibt ein reichhaltiges Portfolio an Fachwissen, das die Forschung an neuartigen Bildgebungsmodalitäten, experimentelle Arbeiten, Fachwissen in Mathematik und Informatik umfasst. Ein weiteres wichtiges Forschungsgebiet am KIT sind die Materialwissenschaften. Diese sind im "KIT-Zentrum Materialien in Technik und Lebenswissenschaften" gebündelt.

Der Bedarf an interdisziplinärer Zusammenarbeit in diesem Bereich wurde kürzlich in dem gemeinsamen Workshop "Data Science for Materials Science" dokumentiert, der von den KIT-Zentren KCIST, MathSEE und Materials gemeinsam organisiert wurde. Inverse Probleme und Optimierungsprobleme sind in der Bildwissenschaft und in der Materialwissenschaft allgegenwärtig.

Das MB 3 konzentriert sich auf die interdisziplinäre Forschung im Bereich der inversen Probleme und der Bildgebung. Um dies zu fördern, haben wir Networking-Events organisiert, bei denen wir MathSEE-Mitglieder eingeladen haben, kurze Präsentationen zu halten und ihre Forschungsfragen zu erläutern. Ziel ist es, Synergien zwischen den Disziplinen zu fördern und neue Kollaborationen zu etablieren. In den vergangenen zwei Jahren hat MathSEE zwei Start-up-Projekte zur diskreten Elektronentomographie und zur Optimierung der Prozesssimulation gefördert.

Auf dem MathSEE-Symposium 2020 hatten wir zwei Beiträge zu inversen Problemen. Innerhalb des SFB 1173 (Wellenphänomene, Analysis und Numerik) gibt es eine Reihe von erfolgreichen interdisziplinären Kooperationen im Zusammenhang mit MB 3 zwischen Physikern und Mathematikern.