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AI in the Sciences and Engineering
Last Updated: 2026-06-01 11:30:52
Abstract
AI is having a profound impact on science by accelerating discoveries across physics, chemistry, biology, and engineering. This course aims to present a highly topical selection of state of the art AI applications across these fields. Emphasis will be placed on using AI, particularly deep learning, to understand physical and engineering systems, mathematically modelled by PDEs.
Objective
Learning objectives: - Aware of advanced applications of AI in the sciences and engineering - Familiar with the design, implementation, and theory of these algorithms - Understand the pros/cons of using AI and deep learning for science and engineering. - Understand key scientific machine learning concepts and themes
Content
A selection of the following topics will be presented in the lectures: 1. Introduction to Physics modelled by PDEs and drawbacks of phyiscs-based simulators which provide the rationale for the applications of state-of-the-art AI techniques in this context. 2. Neural PDE solvers, in particular Physics-informed neural networks and their variants. 3. Neural operators: FNO, CNO and Operator Transformers. 4. Graph Neural Networks and Flexible Transformer frameworks for processing data on domains with complex geometries. 5. Generative AI, in particular Diffusion and Flow models, for Multiscale problems and uncertainty quantification. 6. Introduction to Physics Foundation Models. 7. Downstream Applications: UQ, Inverse Problems and Design. AI for Weather and Climate. 8. AI in Chemistry and Biology: Illustrative examples of Graph Neural Networks and Generative AI for Structure based Drug Design.
Resources
Lecture Notes
Lecture slides, recordings, and tutorials will be available on Moodle.
Literature
All the material in the course is based on research articles written in last 1-3 years. The relevant references will be provided.
General Information
- Language
- English
- Levels
- DR , MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- graded semester performance
Registration & Places
- Max Places
- 200
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture | AI in the Sciences and Engineering |
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2 h weekly |
| exercise | AI in the Sciences and Engineering |
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2 h weekly |
Offered In
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Kernfächer (Von den angebotenen Kernfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden. Höchstens eine der beiden Lerneinheiten 263-5210-00L Probabilistic Artificial Intelligence bzw. 252-0535-00L Advanced Machine Learning darf als Kernfach angerechnet werden. Eine Anrechnung der anderen Lerneinheit in einer anderen Kategorie ist jedoch zulässig.)
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Anwendungsgebiet (Nur für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik erforderlich und anrechenbar. In der Kategorie Anwendungsgebiet für den Master in Angewandter Mathematik muss eines der zur Auswahl stehenden Anwendungsgebiete gewählt werden. Im gewählten Anwendungsgebiet müssen mindestens 8 KP erworben werden. Kreditpunkte aus anderen Anwendungsgebieten sind nicht für weitere Anwendungsgebiete anrechenbar.)
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Wahlfächer (Für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik ist die folgende Zusatzbedingung (nicht in myStudies ersichtlich) zu beachten: Mindestens 14 KP der erforderlichen 26 KP aus Kern- und Wahlfächern müssen aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten stammen.)
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Wahlfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ... (vollständiger Titel: Wahlfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)
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Doktorat Mathematik (Mehr Informationen unter: )
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Vertiefung Fachwissen (Die Liste der Lehrveranstaltungen für Doktoratsstudentinnen und Doktoratsstudenten wird jedes Semester im Newsletter der ZGSM veröffentlicht.)
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Graduate School (Offizielle Website der Zurich Graduate School in Mathematics: )
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