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In der Welt der Surrogatmodelle für komplexe physikalische Systeme besteht oft ein Spannungsfeld zwischen passgenauer Datenanpassung und physikalischer Konsistenz. Traditionelle Ansätze setzen physikalische Gesetze häufig als weiche Einschränkungen in den Verlustfunktion ein, was jedoch nicht immer eine strikte Einhaltung der Governing‑Equations garantiert. Alternativ werden nachträgliche Korrekturen vorgenommen, die die zugrunde liegende Lösungsgeometrie nicht wirklich erlernen.

Ein neues Forschungswerkzeug namens DiscoverDCP wurde auf arXiv veröffentlicht und verspricht, die Art und Weise, wie konvexe Modelle für Optimierungsaufgaben erstellt werden, grundlegend zu verändern.

Framatome hat ein neues Konzept vorgestellt, das die Simulation von Kernreaktoren deutlich beschleunigt. Durch den Einsatz von datenbasierten Ersatzmodellen – sogenannten Surrogaten – können komplexe, nichtlineare und steife Differentialgleichungen, die das Verhalten des Reaktor­kerns beschreiben, in Bruchteilen der bisherigen Rechenzeit gelöst werden.

Die Lösung partieller Differentialgleichungen (PDEs) ist mit klassischen numerischen Verfahren oft mit enormen Rechenaufwand verbunden. Traditionelle Deep‑Learning‑Surrogatmodelle sind dagegen meist auf eine einzige PDE mit festen Parametern ausgelegt. In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein Rahmenwerk vorgestellt, das PDE‑Emulationen generalisiert, indem es einen neuronalen Operator mit einer Vektor‑Kodierung der Gleichungsterm‑Struktur und ihrer Koeffizienten konditioniert.

Ein neues Verfahren aus der arXiv-Preprint-Serie 2511.07734v1 eröffnet die Möglichkeit, komplexe Graphdaten effizient zu optimieren. Durch die Kombination von Bayesian Optimization und Gaussian Processes werden bislang schwierige Aufgaben in graphstrukturierten Domänen angegangen.

Die Forschung zur Multi‑Objective Bayesian‑Optimierung (MOBO) steht vor einer großen Herausforderung: bei spärlichen, verrauschten Datensätzen, die aus begrenzten Experimenten stammen, liefern identische Eingaben oft unterschiedliche Ergebnisse. Solche Bedingungen treten häufig in physikalischen Versuchen und Simulationen auf, etwa bei randomisierten medizinischen Studien oder Molekulardynamik‑Simulationen. Traditionelle MOBO‑Methoden können diese Unsicherheit nicht adäquat berücksichtigen, was zu ineffizienter Ressourcennutzung und suboptimalen Designs führt.

Eine neue Studie aus dem arXiv‑Repository untersucht den Spannungsbogen zwischen Komplexität und Treue bei Erklärungen, die auf Gradienten von ReLU‑Netzwerken beruhen. ReLU‑Modelle sind zwar weit verbreitet, doch ihre scharfen Übergänge und die gelegentliche Abhängigkeit von einzelnen Pixeln führen zu stark verrauschten, schwer interpretierbaren Erklärungen.