Michael D. Shields

Questo articolo esamina il ruolo dell'apprendimento attivo nell'analisi di sensibilità globale per una migliore raccolta dati.

Un nuovo metodo unisce tecniche basate sui dati con principi fisici per una modellazione migliore.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dell'affidabilità per sistemi complessi utilizzando campionamento avanzato e machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della modellazione surrogata utilizzando principi fisici.

Introducendo un framework che migliora l'efficienza dell'analisi di affidabilità per eventi rari.

I reti neurali bayesiane migliorano le previsioni sul comportamento dei materiali con stime di incertezza.

RINO offre un nuovo modo per risolvere le equazioni differenziali parziali in modo efficiente.