Anpassen von Maschinellen Lerneverfahren für das Erdsystem
Dr. Christian Reimers
Mission:
Die Gruppe "Anpassen von Maschinellen Lernverfahren für das Erdsystem" am Department für Biogeochemische Integration des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie passt maschinelle Lernmethoden an, um das Erdsystem besser zu verstehen. Sie konzentriert sich insbesondere auf die Beziehungen zwischen Wetter, Klima und terrestrischer Vegetation. Unser Ziel ist es, die komplexen Wechselwirkungen zwischen diesen Variablen zu analysieren und zu unserem Verständnis der Biogeochemie beizutragen.
Woran wir arbeiten:
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Interdisziplinäre Zusammenarbeit:
Wir arbeiten mit anderen Forschungsgruppen zusammen, um modernste maschinelle Lerntechniken auf biogeochemische Probleme anzuwenden und unser Verständnis der Dynamik des Erdsystems zu verbessern.
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Identifizierung von Herausforderungen:
Wir identifizieren und analysieren die spezifischen Herausforderungen, die mit der Anwendung von maschinellem Lernen auf biogeochemische Probleme verbunden sind, die in Bereichen wie Computer Vision oder natürlicher Sprachverarbeitung, wo die meisten maschinellen Lernmethoden entwickelt werden, nicht auftreten.
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Neue Entwicklungen im maschinellen Lernen:
Wir untersuchen und entwickeln neue maschinelle Lernmethoden, die auf die spezifischen Bedürfnisse der biogeochemischen Forschung zugeschnitten sind. Dazu gehört die Anpassung bestehender Algorithmen und die Entwicklung neuer Modelle, die die Komplexität der Wechselwirkungen im Erdsystem erfassen können.
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Bewertung der Entwicklungen:
Wir verfolgen die neuesten Forschungen im Bereich des maschinellen Lernens und bewerten, wie sie die spezifischen Herausforderungen der Erdsystemwissenschaften angehen. Dies ermöglicht es uns, effektive Methoden zu übernehmen, die unsere Forschung und unser Verständnis in diesem Bereich verbessern.
Vision:
Wir streben an, die Lücke zwischen der Erdsystemwissenschaft und dem maschinellen Lernen zu überbrücken, indem wir maßgeschneiderte Ansätze für die einzigartigen Herausforderungen dieses Forschungsbereichs entwickeln. Durch den Aufbau eines Teams mit Fachkenntnissen in beiden Bereichen werden wir relevante Fragen identifizieren und die Grenzen des maschinellen Lernens erweitern, um letztendlich unser Verständnis des Erdsystems zu verbessern.
Projekte
Team
