Professorinnen und Professoren
Technische Universität München

Prof. Dr. Nils Thuerey

Professur

Physikalisch-basierte Simulation

School

TUM School of Computation, Information and Technology

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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Thuerey (*1979) forscht auf dem Gebiet Computer-Grafik, mit besonderem Fokus auf physikalischen Simulationen für Computer-Animationen. Ein Schwerpunkt seiner Forschungs­arbeiten liegt auf der Simulation von Fluiden als Spezialeffekt für Filme und digitale Spiele. Typische Anwendungen sind komplexe Wasser- und Raucheffekte in virtuellen Welten. Im Rahmen dieser Arbeiten wurden z.B. neue Algorithmen zur einfacheren Arbeit mit Simulationen und effiziente Methoden für Turbulenz-Berechnungen entwickelt.

Nach dem Abschluss seines Informatik-Studiums promovierte Prof. Thuerey zum Thema Flüssigkeitssimulationen (2006), beides an der Universität Erlangen-Nürnberg. Danach arbeitete er bis 2010 als Post-Doktorand an der ETH Zürich (Schweiz) in Zusammenarbeit mit Ageia/Nvidia. In den folgenden drei Jahren hatte er eine Stelle als Research & Development Lead bei ScanlineVFX inne. Seit Herbst 2013 ist er Professor im Bereich Physikalisch-basierte Simulation an der TUM.

Wichtigste Auszeichnungen

  • Starting Grant "realFlow", European Research Council (ERC) (2014)
  • Technical Oscar (Technical achievement award of the AMPAS) (2012)
  • University of Erlangen Staedtler Graduation Award (2008)

Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

Lino M., Pfaff T., Thuerey N.: "Learning Distributions of Complex Fluid Simulations with Diffusion Graph Networks". International Conference on Learning Representations (ICLR). 2025.

Abstract

Holzschuh B., Vegetti S., Thuerey N.: "Solving Inverse Physics Problems with Score Matching". Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2024.

Abstract

List B., Chen L., Thuerey N.: "Learned Turbulence Modelling with Differentiable Fluid Solvers". Journal of Fluid Mechanics (JFM). 2022.

Abstract

Um K., Fei Y., Brand R., Holl P., Thuerey N.: "Solver-in-the-Loop: Learning from Differentiable Physics to Interact with Iterative PDE-Solvers". Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2020.

Abstract

Thuerey N., Weissenow K., Prantl L., Hu X.: "Deep Learning Methods for Reynolds-Averaged Navier-Stokes Simulations of Airfoil Flows". Journal of the American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA). 2020.

Abstract

Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.