Onderwerpen voor parallele sessies en postersessies
Deze pagina geeft een overzicht en korte beschrijvingen van de verschillende onderwerpen voor parallelle en postersessies die tijdens DUCOMS 2025 aan bod zullen komen. DUCOMS is een zeer interdisciplinaire conferentie, daarom zijn bijdragen vanuit alle disciplines welkom, zowel vanuit de academische wereld als de industrie.
Modelleren en simuleren op meerdere schalen
Multischaalmodellering en -simulatie concentreert zich op technieken die computationele modellen op verschillende lengte- en tijdschalen gebruiken en integreren om complexe systemen te begrijpen. Deze aanpak is nodig omdat bij echte problemen vaak gelijktijdige processen voorkomen op zowel grote als kleine schalen, waarbij snelle en langzame verschijnselen elkaar wederzijds beïnvloeden.
Dit onderwerp verwelkomt bijdragen over technieken die meerdere modellen op verschillende schalen koppelen om te beschrijven en te begrijpen hoe complexe systemen zich gedragen en evolueren. Dit onderwerp verwelkomt ook bijdragen over het genereren van high-fidelity simulatiegegevens – van kwantum- tot continuumschalen – en over representaties, descriptoren en workflows die efficiënte en betrouwbare voorspellende modellering mogelijk maken. Het doel is om methodeontwikkelaars en dataproducenten op verschillende schalen in contact te brengen met onderzoekers die multischaal- of datagestuurde modellen bouwen.
Datagedreven Methoden & Machine Learning
Tegenwoordig worden in een oogwenk grote hoeveelheden gegevens verzameld; in deze ongestructureerde gegevens zit waardevolle informatie verborgen. Door nieuwe methoden toe te passen om deze gegevens te analyseren, kunnen we nieuwe inzichten ontdekken. In combinatie met machine learning kunnen zo voorspellende modellen worden ontwikkeld om oplossingen te bieden voor uiteenlopende problemen.
Dit onderwerp verwelkomt bijdragen van studies die de analyse van grote ongestructureerde datasets vereisen om waardevolle inzichten te ontdekken en voorspellende modellen te ontwikkelen. Dit onderwerp verwelkomt ook bijdragen die gebruikmaken van versnelde berekeningen waarbij de kracht van machinaal leren wordt gecombineerd met wetenschappelijke modellering.
Kwantificering van onzekerheden en gevoeligheidsanalyse
Om nauwkeurige voorspellingen te doen en de besluitvorming te ondersteunen, is het cruciaal om de onzekerheid van modeluitkomsten te kennen en te weten hoe gevoelig ze zijn voor variaties in de uitgangsgegevens. Kwantificering van de onzekerheid en gevoeligheidsanalyse evalueert de betrouwbaarheid van simulatie-uitkomsten en hun gevoeligheid voor schommelingen in de invoergegevens.
Dit onderwerp richt zich op studies die simulaties valideren, de betrouwbaarheid van resultaten garanderen en de voorspellende kracht van rekenmodellen verbeteren.
Wetenschappelijke ontdekkingen mogelijk gemaakt door digitale tweelingen
Digitale tweelingen zijn virtuele representaties van fysieke systemen en simulaties die voortdurend worden ondersteund door gegevens uit de echte wereld. gestreamd van hun echte tegenhangers. Omdat digitale tweelingsimulaties rekenintensief zijn, zijn alle aandachtsgebieden van de computerwetenschap cruciaal voor de ontwikkeling ervan.
Dit onderwerp verwelkomt bijdragen die resultaten presenteren van het ontwikkelen en inzetten van digitale tweelingen voor verschillende toepassingen.
Kwantum en onconventioneel computergebruik
Quantum computing biedt de mogelijkheid om bepaalde soorten rekenproblemen exponentieel sneller op te lossen door gebruik te maken van kwantummechanische principes zoals superpositie van toestanden en verstrengeling. Nu de eerste prototypes van echte quantumcomputers beschikbaar komen, verschuift de interesse van de theoretische studie van quantumprotocollen naar praktische quantumtoepassingen gericht op het oplossen van zinvolle rekenproblemen. Daarnaast worden steeds meer andere onconventionele rekenbenaderingen en -paradigma’s onderzocht om het energieverbruik en de beperkingen van traditioneel computergebruik te beperken.
Deze track biedt een overzicht van de onderzoeksontwikkelingen op het gebied van quantumtoepassingen en dient als platform om meer te leren over de mogelijkheden van quantum computing in de computationele wetenschap en de vele uitdagingen die nog moeten worden overwonnen. Deze track verwelkomt ook bijdragen die zich richten op toepassingen in de computationele wetenschap die andere onconventionele rekenmethodologieën verkennen.
