Das Maschinelle Lernen (ML) hat in jüngster Zeit rapide an Bedeutung gewonnen. Durch neue Algorithmen, zunehmende Rechenleistung und die Verfügbarkeit großer Datenmengen hat ML sich in vielen Disziplinen als nützliches Werkzeug etabliert. Auch in der Thermodynamik kann ML u.a. zur Vorhersage von unbekannten Stoffeigenschaften eingesetzt werden und erzielt dabei teils bessere Ergebnisse als etablierte physikalische Ansätze.

Ich arbeite an der Schnittstelle zwischen physikalischen Modellen zur Beschreibung von thermodynamischen Eigenschaften und Ansätzen aus dem ML. Dabei möchte ich u.a. herausfinden, ob und wie mithilfe von ML-Methoden bisher unbekannte Zusammenhänge in Daten sichtbar gemacht werden können und wie die physikalische Modellierung und ML voneinander profitieren können, z.B. durch die Entwicklung neuartiger hybrider Modelle.

Vorlesungsbetreuung

• Thermodynamik I (WS 2023/24)

Sprechzeiten

Nach Vereinbarung

Veröffentlichungen

• M. Heinen, M. Hoffmann, F. Diewald, S. Seckler, K. Langenbach, J. Vrabec: Droplet coalescence by molecular dynamics and phase-field modeling,
  Physics of Fluids 34, 042006 (2022). [DOI]
• M. Hoffmann, N. Hayer, M. Kohns, F. Jirasek, H. Hasse: Prediction of pair interactions in mixtures by matrix completion, Phys. Chem. Chem. Phys. (2024). [DOI]

Vorträge

• M. Hoffmann, N. Hayer, M. Kohns, F. Jirasek, H. Hasse: Prediction of Unlike Interaction Parameters for Molecular Simulations by Matrix Completion, Thermodynamik-Kolloquium, Hannover, 25.-27.09.2023.
• M. Hoffmann, D. Gond, H. Hasse, F. Jirasek: Prediction of Pure Component Vapor Pressures with Graph Neural Networks, 22nd Symposium on Thermophysical Properties, Boulder (CO), USA, 24.-28.06.2024.
• M. Hoffmann, T. Specht, S. Mandt, H. Hasse, F. Jirasek: Thermodynamically Consistent Prediction of Vapor-Liquid Equilibria Using Machine Learning, Thermodynamik-Kolloquium, Hannover, 25.-27.09.2024.

Poster

• M. Hoffmann, H.Hasse, F. Jirasek: Graph Neural Networks with Molecular Interaction Pooling for Pure-Component Vapor Pressure Prediction, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Vilnius, Litauen, 07.-11.09.2024.