Spatio-Temporal Methods for Data-driven Computer Animation and Simulation

Información del proyecto

SpaTe

Identificador del acuerdo de subvención: 863850

DOI 10.3030/863850

Fecha de la firma de la CE 13 Febrero 2020

Fecha de inicio 1 Septiembre 2020

Fecha de finalización 31 Agosto 2025

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total € 1 998 750,00

Aportación de la UE € 1 998 750,00

Coordinado por

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Germany

Publicaciones

Conference proceedings (3)

Guaranteed Conservation of Momentum for Learning Particle-based Fluid Dynamics

Autores: Lukas Prantl, Benjamin Ummenhofer, Vladlen Koltun, Nils Thuerey
Publicado en: Advances in Neural Information Processing, Edición 1, 2022
Editor: NeurIPS

Half-Inverse Gradients for Physical Deep Learning

Autores: Patrick Schnell, Philipp Holl, Nils Thuerey
Publicado en: ICLR, Edición 2022, 2022, Página(s) 1-22
Editor: ICLR

Global Transport for Fluid Reconstruction with Learned Self-Supervision

Autores: Erik Franz; Barbara Solenthaler; Nils Thuerey
Publicado en: CVPR, Edición 1, 2021
Editor: CVPR
DOI: 10.1109/cvpr46437.2021.00168

Peer reviewed articles (3)

Reviving autoencoder pretraining

Autores: You Xie; Nils Thuerey
Publicado en: Neural Computing and Applications, Edición 35, 2022, ISSN 0941-0643
Editor: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00521-022-07892-0

Learned turbulence modelling with differentiable fluid solvers: physics-based loss functions and optimisation horizons

Autores: Björn List; Li-Wei Chen; Nils Thuerey
Publicado en: Crossref, Edición 1, 2022, ISSN 0022-1120
Editor: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/jfm.2022.738

Towards high-accuracy deep learning inference of compressible flows over aerofoils

Autores: Li-Wei Chen; Nils Thuerey
Publicado en: Crossref, Edición 1, 2022, ISSN 0022-1120
Editor: Cambridge University Press
DOI: 10.1016/j.compfluid.2022.105707