CZS Nachwuchsgruppe “Wissensintegration für räumlich-zeitliche Umweltmodellierung” als Teil der ELLIS Unit Jena

Eine zentrale Herausforderung in den Umweltwissenschaften ist die hohe Komplexität der wechselwirkenden Systeme (z. B. Atmosphäre und Ökosysteme), die durch sehr unterschiedliche Variablen und Sensoren erfasst werden, z. B. mit Wetterstationen, Ökosystembeobachtung, Pegelmessungen in Flüssen und Satellitenfernerkundung. KI und maschinelles Lernen eröffnen die Möglichkeit, die komplexen Fragestellungen effizient und evidenz-basiert zu bearbeiten, um z. B. Zusammenhänge im Erdsystem aufzuzeigen oder genauere (Wetter- und Klima-)Modelle und Vorhersagen über Klimaauswirkungen zu erzielen. Die Fragestellungen, die sich aus den komplexen Zusammenhängen im Erdsystem ergeben, können darüber hinaus neue Impulse für die KI-Forschung geben.

Die neue CZS Nachwuchsgruppe „Wissensintegration für räumlich-zeitliche Umweltmodellierung“ am Max-Planck-Institut für Biogeochemie ist Teil des europäischen Netzwerkes ELLIS (European Laboratory for Learning und Intelligent Systems) für exzellente Forschung in KI und wird sich an der Schnittstelle zwischen KI und Umweltforschung ansiedeln. Ziel ist es, Fachwissen in KI-Ansätze zu integrieren und daraus neue Erkenntnisse zu ziehen, z. B. für Klimaextreme und ihre Auswirkungen Ökosystemfunktionen bzw. -dienstleistungen.