Die meisten wissenschaftlichen Phänomene in verschiedenen Bereichen, von den Biowissenschaften bis hin zu den Ingenieurwissenschaften, sind von multiskaliger Natur, da die damit verbundenen Prozesse durch das Zusammenspiel unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Skalen bestimmt werden. In unserer Gruppe konzentrieren wir uns darauf, solche Probleme mit multiskaligen Modellierungen und Simulationen anzugehen, bei denen wir mikro- und meso-/makroskopische Modelle oder Methoden zusammenführen. Diese modernen Ansätze sind auch unter dem Gesichtspunkt der rechnerischen Effizienz unerlässlich. Die meso-/makroskopische Beschreibung der Strömungsdynamik beschreibt das System möglicherweise nicht detailliert genug, während die nanoskalige Beschreibung rechnerisch zu anspruchsvoll ist. Wir nutzen viele Techniken des maschinellen Lernens, um das Feld noch weiter zu entwickeln. Die Forschungsinteressen unserer Gruppe liegen daher an der Schnittstelle zwischen Multiskalen-Simulationen, maschinellem Lernen, Ingenieurwesen und Hochleistungsrechnen.