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Long-Range Order Hidden in Short-Range Disorder: Challenging the Limits of Reliable CNN Classification

Falk, Patrick (2025) Long-Range Order Hidden in Short-Range Disorder: Challenging the Limits of Reliable CNN Classification. Workshop on Data-Driven Materials Science, 2025-12-01 - 2025-12-02, Köln-Porz, Deutschland. (nicht veröffentlicht)

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Kurzfassung

The talk was a collection of the latest insights of the research conducted on training a basic CNN to predict material properties. It gave an introduction on the creation of hyperuniform, black-and-white point patterns in 2D and its use as training datasets. Further, the process of optimizing and fine-tuning this CNN was illustrated together with some preliminary prediction results.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/223526/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Long-Range Order Hidden in Short-Range Disorder: Challenging the Limits of Reliable CNN Classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Falk, Patrickpatrick.falk (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Dezember 2025
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:hyperuniformity, convolutional neural network, point pattern, materials science, machine learning
Veranstaltungstitel:Workshop on Data-Driven Materials Science
Veranstaltungsort:Köln-Porz, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:1 Dezember 2025
Veranstaltungsende:2 Dezember 2025
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - keine Zuordnung, R - Modellsysteme
Standort: Ulm
Institute & Einrichtungen:Institut für KI-Sicherheit
Hinterlegt von: Falk, Patrick
Hinterlegt am:21 Apr 2026 08:48
Letzte Änderung:21 Apr 2026 08:48

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