एनआईटी जमशेदपुर ने द्रव गतिविज्ञान पर एनएम-फ्लुइड्स 2024 कार्यशाला का समापन किया

विशेषज्ञों ने द्रव गतिविज्ञान के लिए संख्यात्मक और मशीन लर्निंग तकनीकों में नवीनतम प्रगति पर चर्चा की

एनआईटी जमशेदपुर के गणित विभाग ने क्षेत्र में नवीनतम प्रगति पर ध्यान केंद्रित करते हुए “फ्लुइड डायनेमिक्स के लिए संख्यात्मक और मशीन लर्निंग तकनीक (एनएम-फ्लुइड्स 2024)” कार्यशाला का समापन किया।

जमशेदपुर – एनआईटी जमशेदपुर के गणित विभाग द्वारा आयोजित एनएम-फ्लुइड्स 2024 कार्यशाला का उद्देश्य द्रव गतिकी के लिए संख्यात्मक और मशीन लर्निंग तकनीकों में नवीनतम प्रगति पर ज्ञान साझा करना था।

कार्यशाला में भारत भर के प्रतिष्ठित संस्थानों के 30 से अधिक शोध विद्वानों और संकाय सदस्यों ने भाग लिया।

डॉ. राज नंदकेओलियर ने संयोजक के रूप में कार्य किया, डॉ. रजत त्रिपाठी समन्वयक और प्रो. रामायण सिंह अध्यक्ष थे।

आईआईटी और एनआईटी सहित प्रतिष्ठित संस्थानों के विशेषज्ञ वक्ताओं ने पूरे कार्यक्रम के दौरान ज्ञानवर्धक व्याख्यान दिए।

जापान के केयो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर कोजी फुकागाटा ने “कन्वोल्यूशन न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करते हुए मशीन लर्निंग सहायता प्राप्त प्रवाह नियंत्रण” पर एक उल्लेखनीय व्याख्यान प्रस्तुत किया।

कार्यशाला में द्रव गतिविज्ञान के साथ मशीन लर्निंग के एकीकरण पर प्रकाश डाला गया तथा प्रवाह नियंत्रण के लिए नवीन दृष्टिकोण पर जोर दिया गया।

प्रतिभागियों को द्रव गतिविज्ञान अनुसंधान में संख्यात्मक विधियों और मशीन लर्निंग के अनुप्रयोगों के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्राप्त हुई।

इस कार्यक्रम ने क्षेत्र के विद्वानों और विशेषज्ञों के बीच सहयोग और ज्ञान के आदान-प्रदान को बढ़ावा दिया।

कार्यशाला का समापन राष्ट्रगान के साथ हुआ, जिससे एक सार्थक और ज्ञानवर्धक सभा का समापन हुआ।

संयोजक डॉ. राज नंदकेओलियर ने सभी प्रतिभागियों और वक्ताओं के प्रति उनके योगदान के लिए आभार व्यक्त किया।

समन्वयक डॉ. रजत त्रिपाठी ने अनुसंधान और ज्ञान को आगे बढ़ाने में ऐसी कार्यशालाओं के महत्व पर प्रकाश डाला।

अध्यक्ष प्रोफेसर रामायण सिंह ने आयोजन टीम के प्रयासों और उपस्थित लोगों की सक्रिय भागीदारी की सराहना की।

एनएम-फ्लुइड्स 2024 के सफल समापन ने रेखांकित किया एनआईटी जमशेदपुर शैक्षिक उत्कृष्टता और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए प्रतिबद्धता।

प्रतिभागियों को द्रव गतिविज्ञान और इसकी विकसित होती पद्धतियों की गहरी समझ प्राप्त हुई तथा वे इस क्षेत्र में अपने अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए प्रेरित हुए।

कार्यशाला में मशीन लर्निंग तकनीकों पर ध्यान केन्द्रित करने से आधुनिक विज्ञान में अंतःविषयक दृष्टिकोणों के बढ़ते महत्व का प्रदर्शन हुआ।