Maschinelles Lernen in Nachhaltigen Energiesystemen

Wer wir sind: Wir sind die MLSES Gruppe im Exzellenzcluster – Maschinelles Lernen für die Wissenschaft an der Universität Tübingen und entwickeln neue Algorithmen des Maschinellen Lernens, um ein zukünftiges nachhaltiges Energiesystem aufzubauen und zu erhalten.

Team

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Nicole Ludwig

Forschungsgruppenleiterin

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Gwen Hirsch

Doktorandin

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Luca Schmidt

Doktorandin

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Nina Effenberger

Doktorandin

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Mara Seyfert

Research Fellow

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Samuel Wörz

MSc Student

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Tian Jin

MSc Studentin

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Tim Weisbarth

MSc Student

Forschung

Klimawandelauswirkungen auf Energiesysteme

Klimawandelauswirkungen auf Energiesysteme

Welchen Einfluss hat der Klimawandel auf das Energiesystem?

Probabilistische Vorhersagen

Probabilistische Vorhersagen

Wie können wir Zeitreihen in komplexen Systemen unter Unsicherheit zuverlässig vorhersagen?

Statistische, Physikalische Informationen and Modularität

Statistische, Physikalische Informationen and Modularität

Wie können wir statistische und physikalische Informationen explizit berücksichtigen?

Nachfrageseitige Flexibilität & Märkte

Nachfrageseitige Flexibilität & Märkte

Wie können wir Flexibilität auf der Nachfrageseite erkennen, fördern und nutzen?

Aktuelles

  • Ausstellung zum Projekt IN-ML-OUT. Für weitere Details, klicken Sie auf den Link

Projekte

IN-ML-OUT
Projekt zur Wissenschaftskommunikation: Klimawandel, maschinelles Lernen und Windkraft
IN-ML-OUT
FEAT
BMBF gefördertes Forschungsprojekt: Maschinelles Lernen in Komplexen Systemen unter Unsicherheit.
FEAT

Wo man uns findet

  • Maria-von-Linden Str 6
    72076 Tübingen