Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Data Driven Computational Mechanics at EXascale

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Publikacje

AI‐enhanced iterative solvers for accelerating the solution of large‐scale parametrized systems (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefanos Nikolopoulos, Ioannis Kalogeris, George Stavroulakis, Vissarion Papadopoulos
Opublikowane w: International Journal for Numerical Methods in Engineering, Numer 125, 2023, ISSN 0029-5981
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Petr Karnakov, Sergey Litvinov, Petros Koumoutsakos
Opublikowane w: PNAS Nexus, Numer 3, 2024, ISSN 2752-6542
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: L. Papadopoulos, S. Bakalakos, S. Nikolopoulos, I. Kalogeris, V. Papadopoulos
Opublikowane w: International Journal of Heat and Mass Transfer, Numer 2023, 2023, ISSN 0017-9310
Wydawca: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123420

Quantitative 3D histochemistry reveals region-specific amyloid-β reduction by the antidiabetic drug netoglitazone (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: biorxiv, 2024, ISSN 1559-6095
Wydawca: Cold Spring Harbor Laboratory Press
DOI: 10.1101/2024.08.15.608042

Personalized in silico model for radiation-induced pulmonary fibrosis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Closure Discovery for Coarse-grained Partial Differential Equations with Grid-based Reinforcement Learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: JP. von Bassewitz, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Opublikowane w: arxiv, 2025, ISSN 2331-8422
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2402.00972

Interpretable learning of effective dynamics for multiscale systems (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: E. Menier, S. Kaltenback, M. Yagoubi, M. Schoenauer, P. Koumoutsakos
Opublikowane w: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2309.05812

Machine learning accelerated transient analysis of stochastic nonlinear structures (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S. Nikolopoulos, I. Kalogeris, V. Papadopoulos
Opublikowane w: Engineering Structures, Numer Volume 257, 2022, 2022, ISSN 0141-0296
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Neuro-Oncology Advances, Numer 6, 2024, ISSN 2632-2498
Wydawca: Oxford University Press
DOI: 10.1093/noajnl/vdad171

Multiscale analysis of nonlinear systems using a hierarchy of deep neural networks (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefanos Pyrialakos, Ioannis Kalogeris, Vissarion Papadopoulos
Opublikowane w: International Journal of Solids and Structures, Numer 271-272, 2024, Strona(/y) 112261, ISSN 0020-7683
Wydawca: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.ijsolstr.2023.112261

Domain decomposition methods for 3D crack propagation problems using XFEM (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S. Bakalakos, M. Georgioudakis, M. Papadrakakis
Opublikowane w: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Numer 00457825, 2022, ISSN 0045-7825
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cma.2022.115390

Fusing nonlinear solvers with transformers for accelerating the solution of parametric transient problems (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Leonidas Papadopoulos, Konstantinos Atzarakis, Gerasimos Sotiropoulos, Ioannis Kalogeris, Vissarion Papadopoulos
Opublikowane w: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Numer 428, 2024, Strona(/y) 117074, ISSN 0045-7825
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.cma.2024.117074

An efficient hierarchical Bayesian framework for multiscale material modeling (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefanos Pyrialakos, Ioannis Kalogeris, Vissarion Papadopoulos
Opublikowane w: Composite Structures, Numer 351, 2024, Strona(/y) 118570, ISSN 0263-8223
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: H. Gao, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Opublikowane w: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2408.00157

Predictive surrogates for Aerodynamic Performance of Wind Propulsion System Configurations

Autorzy: M. Reche-Vilanova, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos, H.B. Bingham, M. Fluck, D. Morris, H.N. Psaraftis
Opublikowane w: Applied Ocean Research, 2025, ISSN 0141-1187
Wydawca: Pergamon Press Ltd.

Learn-Morph-Infer: A new way of solving the inverse problem for brain tumor modeling (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: Medical Image Analysis, Numer 83, 2024, Strona(/y) 102672, ISSN 1361-8415
Wydawca: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.media.2022.102672

Generative Learning for the Effective Dynamics of Complex High-dimensional Systems (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: H. Gao, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Opublikowane w: Nature Communications, 2025, ISSN 2041-1723
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.48550/arxiv.2402.17157

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

Autorzy: M. Balcerak, J. Weidner, P. Karnakov, I. Ezhov, S. Litvinov, P. Koumoutsakos, R.Z. Zhang, J.S. Lowengrub, I. Yakushev, B. Wiestler, B. Menze
Opublikowane w: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Wydawca: Cornell University

The stress-free state of human erythrocytes: Data-driven inference of a transferable RBC model (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Lucas Amoudruz, Athena Economides, Georgios Arampatzis, Petros Koumoutsakos
Opublikowane w: Biophysical Journal, Numer 122, 2024, Strona(/y) 1517-1525, ISSN 0006-3495
Wydawca: Biophysical Society
DOI: 10.1016/j.bpj.2023.03.019

Interpretable reduced-order modeling with time-scale separation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: S. Kaltenbach, P.S. Koutsourelakis, P. Koumoutsakos
Opublikowane w: arXiv, 2025, ISSN 2331-8422
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2303.02189

A learnable prior improves inverse tumor growth modeling (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: arxiv, 2025, ISSN 2331-8422
Wydawca: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2403.04500

An adaptive semi‐implicit finite element solver for brain cancer progression modeling (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

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

Autorzy: JP. von Bassewitz, S. Kaltenbach, P. Koumoutsakos
Opublikowane w: 2024
Wydawca: ICML-AI4Science

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

Autorzy: 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
Opublikowane w: Proceedings of Machine Learning Research, Numer 193, 2022, Strona(/y) 566-577
Wydawca: Machine Learning for Health

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0