Mathematische Bildverarbeitung und synthetische Mikrostrukturen für maschinelles Lernen

Dieses Graduiertenkolleg verbindet Arbeitsgruppen, die auf Basis der an CMM entstandenen mathematischen Morphologie und der stochastischen Geometrie mathematisch fundierte, originelle Lösungen für Probleme entwickeln, sowohl aus der industriellen als auch aus der multidisziplinären Forschungspraxis. Klassische morphologische Bildverarbeitung, Modellierung von Mikrostrukturen und Simulation von Materialeigenschaften werden mit modernen Forschungsfeldern wie maschinellem Lernen und Quantencomputing verknüpft. Den DoktorandInnen steht mit dem DFDK eine weltweit einmalige Menge an Erfahrungen, Methoden, PartnerInnen für den wissenschaftlichen Austausch an der Schnittstelle zwischen Bildverarbeitung, Mathematik, Statistik und Materialwissenschaft zur Verfügung.