Präsentation zur diffusionsbasiertem Sampling am MIT

Letzte Woche hatte Dr. Lorenz Richter die Gelegenheit, das Center for Computational Science & Engineering (CCSE) am Massachusetts Institute of Technology zu besuchen, um unsere neuesten Forschungsergebnisse zum Thema diffusionsbasiertes Sampling zu diskutieren.

Die von Youssef Marzouk geleitete Gruppe ist führend in der Entwicklung neuartiger Methoden für die Quantifizierung von Unsicherheiten, inverse Probleme und statistisches Machine Learning - Bereiche, die eng mit unserer Arbeit bei dida verbunden sind.

Im Mittelpunkt der Präsentation und der anschließenden Diskussion stand die Frage, wie kontrollierte Diffusionsprozesse genutzt werden können, um aus komplexen Zielverteilungen zu sampeln.

Wir diskutierten:

• Mathematische Ansätze, die diffusionsbasiertes Sampling als ein Problem der stochastischen optimalen Steuerung (Stochastic Optimal Control) beschreibbar machen.

• Unsere Forschungserfolge zur Verbesserung der Konvergenz an wissenschaftlichen Anwendungen in hohen Dimensionen.

• Synergien zwischen generativer KI und klassischer Physik, um inverse Probleme robuster zu lösen.

Es war eine tolle Erfahrung, die mathematischen Grundlagen der KI mit einer so talentierten Gruppe von Forschenden zu erörtern. Der Ideenaustausch zwischen der europäischen KI-Landschaft und den technologischen Ökosystemen in Cambridge ist weiterhin eine große Inspirationsquelle für unsere eigenen Projekte.

Ein herzlicher Dank gilt Youssef Marzouk für die Einladung sowie Joanna Zou für die exzellente Organisation und den freundlichen Empfang!

Wir freuen uns darauf, den Dialog fortzusetzen.