<div dir="auto">Hi everyone,<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Please register for the talk below. Registration is free. Pizzas and refreshments will be provided.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Thank you! </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Best, </div><div dir="auto">Navaira Sherwani</div><div dir="auto">----------------------------------------------</div><div dir="auto"><div style="font-size:12.8px;padding:0px 16px;background-color:rgb(16,19,28)" dir="auto"><div style="width:312px;padding:8px 0px 0px"><div><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div><div><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr">The next AI Seminar will be on Friday May 1st, 12-1pm, in the MRB Seminar Room (1st floor).</div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="elided-text"><div dir="ltr"><div><br></div><div>*** Pizza and refreshments will be provided ****<br><br>To keep track of the number of attendees, please *register* at:</div><div><a href="https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1988215879216" style="text-decoration:none;color:rgb(168,199,250)">https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1988215879216</a></div><div><br></div><div>The talk will be given by <b>Prof. Daniele E. Schiavazzi,</b> Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame<br>This talk is co-sponsored by RAISE@UCR Institute and Interdisciplinary Center for Data-driven Modeling in Biology.<br><br></div><div>TITLE: Model Synthesis for Scientific Agents</div><div><br></div><div>ABSTRACT: </div><div>Applications of generative modeling and deep learning in physics-based systems have traditionally focused on building emulators - computationally inexpensive approximations of input-to-output maps. However, the remarkable flexibility of data-driven architectures opens opportunities to broaden their scope to include model inversion and identifiability analysis. We present InVAErt networks, a framework for data-driven analysis and synthesis of parametric physical systems. Through numerical experiments, we demonstrate the framework's versatility across a wide range of problems, including linear systems of equations, spatio-temporal PDEs, and lumped-parameter physiological models. We further introduce an extension for systems with observational noise, enabling the separation of structural from practical identifiability in complex ill-posed inverse problems. Finally, we discuss recent efforts to integrate InVAErt networks with large language model agents for applications in cardiovascular health.</div><div><br></div><div><br></div><div>Bio:</div><div>Dr. Schiavazzi is an Associate Professor in the Applied and Computational Mathematics and Statistics Department, and a Concurrent Associate Professor in the AME Department at the University of Notre Dame. He graduated with honors and received a Ph.D. degree in Applied Mathematics from Universita' degli Studi di Padova, Italy. Dr. Schiavazzi completed his Ph.D. thesis as a Visiting Researcher at Stanford University, followed by a Postdoctoral position at University of California, San Diego and Stanford University. His main research interests are in stochastic analysis, multi-resolution approximation, numerical modeling and finite element analysis, adaptive Markov chain Monte Carlo estimation and use of computational models to inform clinical decision making under uncertainty.</div><div><br></div><div>------------------------------------<br>Sponsored by the RAISE@UCR Institute, the AI Seminar Series presents speakers working on cutting edge Foundational AI or applying AI in their research. The goal of these seminars is to inform the UCR community about current trends in AI research and promote collaborations between faculty in this emerging field. These seminars are open to interested faculty and graduate/undergraduate students. Please forward this email to other colleagues or students in your lab that may be interested. After the seminar a discussion will follow for questions, open problems, ideas for possible collaborations etc.<br><br>Sincerely,<br>Vassilis Tsotras<br>Professor, CSE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute<br><br>Amit Roy-Chowdhury<br>Professor, ECE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute</div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)"></div></div><div style="color:rgb(136,136,136)">--<br>raise-seminar mailing list<br><a href="mailto:raise-seminar@lists.ucr.edu" style="text-decoration:none;color:rgb(168,199,250)">raise-seminar@lists.ucr.edu</a><br>Visit <a href="https://lists.ucr.edu/mailman/listinfo/raise-seminar" style="text-decoration:none;color:rgb(168,199,250)">https://lists.ucr.edu/mailman/listinfo/raise-seminar</a> to unsubscribe or view archives.<br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><div style="height:16px"></div></div><br></div><div dir="auto"><br></div></div>