Title of the talk: "  Learning Dynamics: From Neural ODE Generalization to Data-Driven Disease Modeling  "

Date & Time: Nov 11,2025 at 05:00 PM (ONLINE)

सार: यह वार्ता डायनेमिक सिस्टम सीखने में सैद्धांतिक और व्यावहारिक दृष्टिकोणों को जोड़ती है। पहले भाग में, मैं न्यूरल ऑर्डिनरी डिफरेंशियल इक्वेशन (न्यूरल ओडीई) की सामान्यीकरण क्षमताओं पर हमारे हाल के काम पर चर्चा करूंगा, जहां हम सामान्य गैर-रेखीय गतिशीलता के साथ समय-निर्भर और समय-स्वतंत्र मामलों के लिए सामान्यीकरण त्रुटि सीमाएं निकालते हैं। विश्लेषण से पता चलता है कि लिप्सचित्ज़ निरंतरता, ओवरपैरामीटराइजेशन और डोमेन सीमाएं मॉडल सामान्यीकरण को कैसे प्रभावित करती हैं। दूसरे भाग में, मैं मलेरिया संचरण गतिशीलता के मॉडलिंग के लिए एक डेटा-संचालित ढांचा प्रस्तुत करूंगा हम भौतिकी-बाधित पैरामीटर अनुमान के लिए भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (PINN) को नियोजित करते हैं, और वास्तविक समय, व्याख्या योग्य संचरण जोखिम सूचकांक प्राप्त करने के लिए डायनेमिक मोड डीकंपोजिशन (DMD) का उपयोग करते हैं। साथ में, ये अध्ययन प्रदर्शित करते हैं कि सिद्धांत-संचालित अंतर्दृष्टि और डेटा-संचालित मॉडलिंग संयुक्त रूप से जटिल गतिशील प्रणालियों की हमारी समझ को कैसे बढ़ा सकते हैं।

वक्ता के बारे में: डॉ. मनोज अक्टूबर 2023 से आईआईटी मद्रास, ज़ांज़ीबार में इंजीनियरिंग और विज्ञान स्कूल में सहायक प्रोफेसर के रूप में काम कर रहे हैं। उनका वर्तमान शोध भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) के संयोजन का उपयोग करके संक्रामक रोगों के मॉडलिंग और विश्लेषण पर केंद्रित है।

उन्होंने 2018 में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मंडी (IIT मंडी) के स्कूल ऑफ मैथमेटिकल एंड स्टैटिस्टिकल साइंसेज से पीएचडी और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान रोपड़ (IIT रोपड़) से मास्टर डिग्री पूरी की है।