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Ergebnisse für “Luftfahrt”
Forschung

<h1>Effizienter Kernel-basierter Surrogat-Algorithmus für aerodynamische Vorhersagen</h1> <p>In der Luftfahrttechnik sind schnelle und präzise Vorhersagen aerodynamischer Felder entscheidend für Design und Optimierung. Ein neues Modell namens KHRONOS nutzt dafür einen kernel‑basierten Ansatz, um die Rechenlast drastisch zu reduzieren.</p> <p>KHRONOS kombiniert spärlich vorhandene Hoch‑Fidelitätsdaten (HF) mit umfangreichen Niedrig‑Fidelitätsdaten (LF). Durch die Anwendung von variationalen Prinzipien, Inter
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>KI-Optimiertes HFACS-System steigert Luftfahrt‑Sicherheitsanalyse um 350 %</h1> <p>Forscher haben ein automatisiertes Klassifikationssystem für das Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) entwickelt, das die Analyse von Luftfahrtunfällen revolutioniert. Durch den Einsatz von Reinforcement Learning mit Group Relative Policy Optimization (GRPO) wird ein Llama‑3.1 8B‑Modell feinjustiert, um menschliche Fehlerquellen präziser zu identifizieren.</p> <p>Das System nutzt ein mehrschichtiges Be
arXiv – cs.AI