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Rosauer, Philipp und Hoppe, Fabian (2025) Software-Defined Spacecraft Design Driven by Geometrical Deep Learning. AI STAR Symposium - Artificial Intelligence Symposium on Theory, Application, and Research 2025, 2025-03-03 - 2025-03-05, Darmstadt, Deutschland.
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| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/220597/ | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||
| Titel: | Software-Defined Spacecraft Design Driven by Geometrical Deep Learning | ||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 5 Dezember 2025 | ||||||||||||
| Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||
| In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||
| Stichwörter: | Software-defined Aerospace, Design, Simulation, AI, Machine Learning | ||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | AI STAR Symposium - Artificial Intelligence Symposium on Theory, Application, and Research 2025 | ||||||||||||
| Veranstaltungsort: | Darmstadt, Deutschland | ||||||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||
| Veranstaltungsbeginn: | 3 März 2025 | ||||||||||||
| Veranstaltungsende: | 5 März 2025 | ||||||||||||
| Veranstalter : | European Space Agency | ||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Synergieprojekt | TIARA | Trustworthy Physics-informed AI for Aerospace and Transportation, R - Synergieprojekt Advanced Technologies for High Energetic Atmospheric Flight of Launcher Stages, R - 3D-LoCoS - 3D Printing for Low Cost Space Components, R - Adaptive and Resilient Control for Advanced Rocket Engines, R - Synergieprojekt Physics InSpired AI [SY], R - Synergieprojekt Physics InSpired AI [RP] | ||||||||||||
| Standort: | Köln-Porz | ||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Softwaretechnologie Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing | ||||||||||||
| Hinterlegt von: | Rosauer, Philipp | ||||||||||||
| Hinterlegt am: | 10 Dez 2025 13:45 | ||||||||||||
| Letzte Änderung: | 10 Dez 2025 13:45 |
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