Data Driven Computational Mechanics at EXascale

Projektinformationen

DComEX

ID Finanzhilfevereinbarung: 956201

DOI

10.3030/956201

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 3 Dezember 2020

Startdatum 1 April 2021

Enddatum 30 September 2024

Finanziert unter

• INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies - Information and Communication Technologies (ICT)

Gesamtkosten

€ 2 981 250,00

EU-Beitrag

€ 1 359 375,00

Koordiniert durch

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION
Greece

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Documents, reports (12)

AI-Solve library prototype (report)
Communication, dissemination and exploitation report (report)
DMAPand CAE surrogate model Report

DMAP and CAE surrogate model Report

Communication, dissemination and exploitation report and plan (report)
Performance evaluation of DCoMEX-BIO prototype (report)
Communication, dissemination and exploitation plan (report)
System requirements, design and architecture (report)
Performance evaluation of DCoMEX-MAT prototype (report)
Data processing software final evaluation and documentation (report)Data processing software final evaluation and documentation (report)

Data processing software final evaluation and documentation (report)

Collaboration plan with definition of common objectives and activities including Milestones (report)

Collaboration plan with definition of common objectives and activities including Milestones. Updated versions will be delivered at the end of each reporting period (report)

AI-Solve performance evaluation (report)
DCoMEX codes baseline prototype (report)

Other (6)

UQ aware image segmentation final software (software module)
Optimal material composition for CNT reinforced concrete applications
Post-processing final software (software module)
DCoMEX codes baseline prototype (software module)
UQ aware image segmentation prototype (software module)
DMAP algorithm prototype

Open Research Data Pilot (1)

Data management plan (report)

Websites, patent fillings, videos etc. (1)

DCoMEX website

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (22)

AI‐enhanced iterative solvers for accelerating the solution of large‐scale parametrized systems

Autoren: Stefanos Nikolopoulos, Ioannis Kalogeris, George Stavroulakis, Vissarion Papadopoulos
Veröffentlicht in: International Journal for Numerical Methods in Engineering, Ausgabe 125, 2023, ISSN 0029-5981
Herausgeber: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/nme.7372

Solving inverse problems in physics by optimizing a discrete loss: Fast and accurate learning without neural networks

Autoren: Petr Karnakov, Sergey Litvinov, Petros Koumoutsakos
Veröffentlicht in: PNAS Nexus, Ausgabe 3, 2024, ISSN 2752-6542
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/pnasnexus/pgae005

A computational framework for the indirect estimation of the interface thermal resistance of composite materials using XPINNs

Autoren: L. Papadopoulos, S. Bakalakos, S. Nikolopoulos, I. Kalogeris, V. Papadopoulos
Veröffentlicht in: International Journal of Heat and Mass Transfer, Ausgabe 2023, 2023, ISSN 0017-9310
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123420

Quantitative 3D histochemistry reveals region-specific amyloid-β reduction by the antidiabetic drug netoglitazone

Autoren: Francesca Catto, Ehsan Dadgar-Kiani, Daniel Kirschenbaum, Athena E. Economides, Anna Maria Reuss, Chiara Trevisan, Davide Caredio, Delic Mirzet, Lukas Frick, Ulrike Weber-Stadlbauer, Sergey Litvinov, Petros Koumoutsakos, Jin Hyung Lee, Adriano Aguzzi
Veröffentlicht in: biorxiv, 2024, ISSN 1559-6095
Herausgeber: Cold Spring Harbor Laboratory Press
DOI: 10.1101/2024.08.15.608042

Personalized in silico model for radiation-induced pulmonary fibrosis

Autoren: E. Ioannou, M. Hadjicharalambous, A. Malai, E. Papageorgiou, A. Peraticou, N. Katodritis, D. Vomvas, V. Vavourakis
Veröffentlicht in: Journal of the Royal Society Interface, 2024, ISSN 1742-5662
Herausgeber: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.13766990

Closure Discovery for Coarse-grained Partial Differential Equations with Grid-based Reinforcement Learning

Autoren: JP. von Bassewitz, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Veröffentlicht in: arxiv, 2025, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.00972

Interpretable learning of effective dynamics for multiscale systems

Autoren: E. Menier, S. Kaltenback, M. Yagoubi, M. Schoenauer, P. Koumoutsakos
Veröffentlicht in: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2309.05812

Machine learning accelerated transient analysis of stochastic nonlinear structures

Autoren: S. Nikolopoulos, I. Kalogeris, V. Papadopoulos
Veröffentlicht in: Engineering Structures, Ausgabe Volume 257, 2022, 2022, ISSN 0141-0296
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.engstruct.2022.114020

Toward image-based personalization of glioblastoma therapy: A clinical and biological validation study of a novel, deep learning-driven tumor growth model

Autoren: Marie-Christin Metz, Ivan Ezhov, Jan C Peeken, Josef A Buchner, Jana Lipkova, Florian Kofler, Diana Waldmannstetter, Claire Delbridge, Christian Diehl, Denise Bernhardt, Friederike Schmidt-Graf, Jens Gempt, Stephanie E Combs, Claus Zimmer, Bjoern Menze, Benedikt Wiestler
Veröffentlicht in: Neuro-Oncology Advances, Ausgabe 6, 2024, ISSN 2632-2498
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/noajnl/vdad171

Multiscale analysis of nonlinear systems using a hierarchy of deep neural networks

Autoren: Stefanos Pyrialakos, Ioannis Kalogeris, Vissarion Papadopoulos
Veröffentlicht in: International Journal of Solids and Structures, Ausgabe 271-272, 2024, Seite(n) 112261, ISSN 0020-7683
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.ijsolstr.2023.112261

Domain decomposition methods for 3D crack propagation problems using XFEM

Autoren: S. Bakalakos, M. Georgioudakis, M. Papadrakakis
Veröffentlicht in: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Ausgabe 00457825, 2022, ISSN 0045-7825
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cma.2022.115390

Fusing nonlinear solvers with transformers for accelerating the solution of parametric transient problems

Autoren: Leonidas Papadopoulos, Konstantinos Atzarakis, Gerasimos Sotiropoulos, Ioannis Kalogeris, Vissarion Papadopoulos
Veröffentlicht in: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Ausgabe 428, 2024, Seite(n) 117074, ISSN 0045-7825
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cma.2024.117074

An efficient hierarchical Bayesian framework for multiscale material modeling

Autoren: Stefanos Pyrialakos, Ioannis Kalogeris, Vissarion Papadopoulos
Veröffentlicht in: Composite Structures, Ausgabe 351, 2024, Seite(n) 118570, ISSN 0263-8223
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.compstruct.2024.118570

Generative Learning of the Solution of Parametric Partial Differential Equations using Guided Diffusion Models and Virtual Observations

Autoren: H. Gao, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Veröffentlicht in: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2408.00157

Predictive surrogates for Aerodynamic Performance of Wind Propulsion System Configurations

Autoren: M. Reche-Vilanova, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos, H.B. Bingham, M. Fluck, D. Morris, H.N. Psaraftis
Veröffentlicht in: Applied Ocean Research, 2025, ISSN 0141-1187
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.

Learn-Morph-Infer: A new way of solving the inverse problem for brain tumor modeling

Autoren: Ivan Ezhov, Kevin Scibilia, Katharina Franitza, Felix Steinbauer, Suprosanna Shit, Lucas Zimmer, Jana Lipkova, Florian Kofler, Johannes C. Paetzold, Luca Canalini, Diana Waldmannstetter, Martin J. Menten, Marie Metz, Benedikt Wiestler, Bjoern Menze
Veröffentlicht in: Medical Image Analysis, Ausgabe 83, 2024, Seite(n) 102672, ISSN 1361-8415
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.media.2022.102672

Generative Learning for the Effective Dynamics of Complex High-dimensional Systems

Autoren: H. Gao, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Veröffentlicht in: Nature Communications, 2025, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.48550/arxiv.2402.17157

Individualizing Glioma Radiotherapy planning by Optimization of a Data and Physics-Informed Discrete Loss

Autoren: M. Balcerak, J. Weidner, P. Karnakov, I. Ezhov, S. Litvinov, P. Koumoutsakos, R.Z. Zhang, J.S. Lowengrub, I. Yakushev, B. Wiestler, B. Menze
Veröffentlicht in: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University

The stress-free state of human erythrocytes: Data-driven inference of a transferable RBC model

Autoren: Lucas Amoudruz, Athena Economides, Georgios Arampatzis, Petros Koumoutsakos
Veröffentlicht in: Biophysical Journal, Ausgabe 122, 2024, Seite(n) 1517-1525, ISSN 0006-3495
Herausgeber: Biophysical Society
DOI: 10.1016/j.bpj.2023.03.019

Interpretable reduced-order modeling with time-scale separation

Autoren: S. Kaltenbach, P.S. Koutsourelakis, P. Koumoutsakos
Veröffentlicht in: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2303.02189

A learnable prior improves inverse tumor growth modeling

Autoren: J. Weidner, I. Ezhov, M. Metz, S. Litvinov, S. Kaltenbach, M. Balcerak, L. Feiner, L. Lux, F. Kofler, J. Lipkova, J. latz, D. Rueckert, B. Menze, B. Wiestler
Veröffentlicht in: arxiv, 2025, ISSN 2331-8422
Herausgeber: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2403.04500

An adaptive semi‐implicit finite element solver for brain cancer progression modeling

Autoren: Konstantinos Tzirakis, Christos Panagiotis Papanikas, Vangelis Sakkalis, Eleftheria Tzamali, Yannis Papaharilaou, Alfonso Caiazzo, Triantafyllos Stylianopoulos, Vasileios Vavourakis
Veröffentlicht in: International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering, Ausgabe 39, 2023, ISSN 2040-7939
Herausgeber: John Wiley & Sons Ltd.
DOI: 10.1002/cnm.3734

Conference proceedings (2)

Improving the accuracy of Coarse-grained Partial Differential Equations with Grid-based Reinforcement Learning

Autoren: JP. von Bassewitz, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: ICML-AI4Science

A for-loop is all you need. For solving the inverse problem in the case of personalized tumor growth modeling

Autoren: I. Ezhov, M. Rosier, L. Zimmer, F. Kofler, S. Shit, J.C. Paetzold, K. Scibilia, F. Steinbauer, L. Maechler, K. Franitza, T. Amiranashvili, M.J. Menten, M. Metz, S. Conjeti, B. Wiestler, B. Menze
Veröffentlicht in: Proceedings of Machine Learning Research, Ausgabe 193, 2022, Seite(n) 566-577
Herausgeber: Machine Learning for Health