Der beste Umgang mit großen Datenmengen steht im Fokus der 6. Internationalen Konferenz für Stetige Optimierung (ICCOPT 2019). Die optimale Nutzung von Daten spielt etwa in der Medizintechnik, bei der Modellierung komplexer physikalischer, technischer und marktwirtschaftlicher Vorgänge oder bei der optimalen und robusten Verteilung von Energie eine wichtige Rolle. So lassen sich durch geeignete Verfahren aus großen, oft unstrukturierten „Datenbergen“ relevante Informationen filtern, mithilfe neuronaler Netze komplexe Modelle für die Optimierung einer Technologie bauen oder Auffälligkeiten in der medizinischen Diagnostik klassifizieren, was zu einer besseren Erkennung von Krankheiten beitragen kann.

Die ICCOPT-Konferenz wird von Forscherinnen und Forschern des neu eingerichteten Berliner Exzellenzclusters „Berlin Mathematics Research Center, MATH+“ organisiert. Der Cluster wird von der Freien Universität Berlin, der Humboldt-Universität zu Berlin und der Technischen Universität Berlin getragen in Kooperation mit dem Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik.

Zeit und Ort

• 5. bis 8. August 2019
• TU Berlin, Straße des 17. Juni 135, Hauptgebäude, 10623 Berlin

Im Vorfeld der ICCOPT-Konferenz findet am 3. und 4. August 2019 für Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler eine Sommerschule statt.

Zeit und Ort

• 3. bis 4. August 2019
• TU Berlin, Straße des 17. Juni 135, Hauptgebäude, 10623 Berlin

Die Sommerschule hat die thematischen Schwerpunkte „Optimierung und Maschinelles Lernen“ und „Großskalige Optimierung“. Diese beiden Bereiche gehören zu den aktuell herausforderndsten Forschungsfeldern der stetigen Optimierung, an deren Lösung die nächste Generation von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern arbeiten wird.

 Links zum Thema

Programm der ICCOPT-Konferenz und der Sommerschule: https://iccopt2019.berlin/

Pressemitteilung der Technischen Universität Berlin: https://www.pressestelle.tu-berlin.de/menue/tub_medien/publikationen/medieninformationen/2019/august_2019/medieninformation_nr_1342019/

Website MATH+: http://www.mathplus.de/