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Community Challenge: Datengetriebene Modellierung von Fluidströmungen

Eine neue Community Challenge wurde gestartet, um die Leistungsfähigkeit datengetriebener Ansätze für die Kompression, Vorhersage und Sensorik komplexer Luftfahrtströmungen direkt zu vergleichen. Die Veranstaltung glied…

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  • Eine neue Community Challenge wurde gestartet, um die Leistungsfähigkeit datengetriebener Ansätze für die Kompression, Vorhersage und Sensorik komplexer Luftfahrtströmun…
  • Die Veranstaltung gliedert sich in drei Tracks, die jeweils unterschiedliche Fähigkeiten ansprechen: Kompression, Vorhersage und Sensorik.
  • Im Kompressionstrack geht es darum, große Datensätze in kompakte Darstellungen zu überführen.

Eine neue Community Challenge wurde gestartet, um die Leistungsfähigkeit datengetriebener Ansätze für die Kompression, Vorhersage und Sensorik komplexer Luftfahrtströmungen direkt zu vergleichen. Die Veranstaltung gliedert sich in drei Tracks, die jeweils unterschiedliche Fähigkeiten ansprechen: Kompression, Vorhersage und Sensorik.

Im Kompressionstrack geht es darum, große Datensätze in kompakte Darstellungen zu überführen. Der Vorhersagetrack fordert Modelle, die zukünftige Strömungszustände aus einer begrenzten Historie prognostizieren können. Im Sensoriktrack sollen unmessbare Strömungszustände aus wenigen Messungen rekonstruiert werden. Für jeden Track gibt es mehrere Unteraufgaben, die verschiedene Datensätze und Anwendungsfälle abdecken und unterschiedliche Modellanforderungen betonen.

Die Challenge steht allen offen und zielt darauf ab, ein umfassendes Bild darüber zu zeichnen, welche Methoden funktionieren und wo aktuelle Ansätze noch Schwächen aufweisen. Zur Förderung fairer Vergleiche werden standardisierte Erfolgsmetriken, Evaluationswerkzeuge und Basisimplementierungen bereitgestellt – jeweils ein klassisches und ein maschinelles Lernmodell pro Aufgabe. Die abschließende Bewertung erfolgt anhand von Blindtests mit zurückgehaltenen Daten. Negative Ergebnisse und kritische Analysen der Grenzen werden ausdrücklich ermutigt.

Ergebnisse der Challenge werden in einer virtuellen Sammlung des AIAA Journals veröffentlicht und in ausgewählten AIAA-Konferenzen präsentiert.

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