Heroimage Institut Fuer Kuestensysteme Analyse Und Modellierung

Modellbasiertes Maschinelles Lernen für Klima- und Geowissenschaften

Die Abteilung „Modellbasiertes Maschinelles Lernen“ hat das Ziel, die komplexe Dynamik der Erdatmosphäre, des Ozeans, des Landes und des Eises zu verstehen und zu prognostizieren. Unsere Arbeit zeichnet sich dadurch aus, dass wir das maschinelle Lernen mit physikalischen Simulationen verknüpfen, denn jede Methode für sich allein besitzt Schwächen. Wir vereinen daher beide, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für beide Ansätze separat nicht verfügbar sind. Das maschinelle Lernen kann große Datenmengen bewältigen, ignoriert jedoch die physikalischen Gesetzmäßigkeiten der Natur und lässt sich deshalb nur schlecht auf neue Szenarien übertragen. Physikalische Simulationen wiederum bewältigen die Komplexität natürlicher Vorgänge gut, haben jedoch Probleme mit der Datenassimilation, der Parametereinstellung und der Quantifizierung der Unsicherheit. Mit der Kombination physikalischer und datengesteuerter Ansätze gleichen wir diese Schwächen aus. Mit unserer Arbeit tragen wir zu den Fokusregionen Klima und Küste bei.

Die Arbeitsgruppe ist Teil der Helmholtz AI Initiative