Controlling dynamical systems into unseen target states using next-generation reservoir computing

Köglmayr, Daniel und Haluszczynski, Alexander und Räth, Christoph (2026) Controlling dynamical systems into unseen target states using next-generation reservoir computing. International Reservoir Computing Conference (RCC), 2026-03-25, Berlin. (nicht veröffentlicht)

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/223902/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Controlling dynamical systems into unseen target states using next-generation reservoir computing

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Köglmayr, Daniel	Daniel.Koeglmayr (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0004-6712-2093	NICHT SPEZIFIZIERT
Haluszczynski, Alexander	AGI	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Räth, Christoph	Christoph.Raeth (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

26 Februar 2026

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

nicht veröffentlicht

Stichwörter:

Control, Machine Learning, Neuromophic Computing, Reservoir Computing

Veranstaltungstitel:

International Reservoir Computing Conference (RCC)

Veranstaltungsort:

Berlin

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsdatum:

25 März 2026

Veranstalter :

TU Berlin

HGF - Forschungsbereich:

keine Zuordnung

HGF - Programm:

keine Zuordnung

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Digitalisierung

DLR - Forschungsgebiet:

D KIZ - Künstliche Intelligenz

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

D - Kurzstudien [KIZ]

Standort:

Ulm

Institute & Einrichtungen:

Institut für KI-Sicherheit
Institut für Frontier Materials auf der Erde und im Weltraum

Hinterlegt von:

Köglmayr, Daniel

Hinterlegt am:

20 Apr 2026 09:31

Letzte Änderung:

20 Apr 2026 09:31

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