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Maschinelles Lernen für NMR-Spektroskopie

Beschreibung

Das Ziel dieses Projekts ist es, NMR-Spektroskopie einem grösseren Anwendungsbereich zugänglich zu machen, indem die verschiedenen Schritte der Datenanalyse automatisiert werden. Dazu soll eine Kombination von Deep Learning-Methoden für die Extraktion und ein Bayes'scher Ansatz für die Vernetzung und Verfeinerung von Informationen verwendet werden.

Eckdaten

Projektleitung

Stellv. Projektleitung

Projektteam

Dr. Simon Bruderer, Dr. Flavio De Lorenzi, Dr. Michael Fey, kein Titel Giulia Fischetti, Prof. Dr. Rudolf Marcel Füchslin, Dominik Graf, Dr. Björn Heitmann, Benjamin Heuberger, Dr. Leila Mohammadzadeh, Dr. Federico Paruzzo, Nicolas Schmid, Dr. Giuseppe Toscano, Dr. Simone Ulzega, Dr. Thomas Oskar Weinmann

Projektpartner

Bruker Switzerland AG

Projektstatus

abgeschlossen, 11/2020 - 07/2023

Institut/Zentrum

Institut für Angewandte Mathematik und Physik (IAMP); Institut für Computational Life Sciences (ICLS); School of Engineering (SOE)

Drittmittelgeber

Innovationsprojekt / Projekt Nr. 44786.1 IP-ENG

Projektvolumen

571'499 CHF