Dr. Basil Kraft
Aufgabengebiet
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Deep Learning für die Modellierung von Zeitreihen
Die Dynamik von Ökosystemen und Erdsystemen ist oft schwer zu modellieren und vorherzusagen, und auch heute noch versagen viele Ansätze des maschinellen Lernens bei der Repräsentation zeitlicher Abhängigkeiten, die dynamische natürliche Systeme typischerweise kennzeichnen. Deep-Learning-Ansätze im Zeitbereich (z. B. Rekurrente Neuronale Netze oder Transformer-Modelle) sind jedoch theoretisch in der Lage, solche Dynamiken zu erlernen. Ich untersuche, wie diese datengetriebenen Ansätze genutzt werden können, um Erdsystemprozesse an der Landoberfläche besser zu beschreiben, vorherzusagen und zu verstehen.
Hybride Modellierung
Bei der hybriden Modellierung werden physikalisch basierte Modellierung und maschinelles Lernen kombiniert. Der Ansatz ermöglicht es, physikalisches Vorwissen zu nutzen, um datengesteuerte Modelle zu regulieren und letztlich eine bessere Vorhersagbarkeit komplexer Erdsystemprozesse zu erreichen. Gleichzeitig sind hybride Modelle teilweise interpretierbar und ermöglichen es, wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Vita
- 2022-present Project leader Hybrid and explainable deep learning (HDL) Group
- 2022-present Member of the USMILE group.
- 2017-present Member of the Global Diagnostic Modelling Research Group at the Max Planck Institute for Biogeochemistry in Jena.
- 2017-2022 External PhD student at the Chair of Remote Sensing Technology (Computer Vision Research Group), Technical University of Munich
- 2015-2017 MSc in Remote Sensing and Geographic information Science, University of Zurich (CH)
- 2010-2014 BSc in Geography, University of Zurich (CH)
Publikationen
- Kraft, B., Jung, M., Körner, M., Koirala, S., & Reichstein, M. (2022). Towards hybrid modeling of the global hydrological cycle. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 1-40.
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Kraft, B., Besnard, S., & Koirala, S. (2021). Emulating Ecological Memory with Recurrent Neural Networks. Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science, and Geosciences, 269-281.
- Kraft, B., Jung, M., Körner, M., and Reichstein, M. (2020). Hybrid modeling: fusion of a deep learning approach and a physics-based model for global hydrological modeling. ISPRS.
- Kraft, B., Jung, M., Körner, M., Requena Mesa, C., Cortés, J., and Reichstein, M., (2019). Identifying Dynamic Memory Effects on Vegetation State Using Recurrent Neural Networks. Frontiers in Big Data, 2, p.31.
- Reichstein, M., Besnard, S., Carvalhais, N., Gans, F., Jung, M., Kraft, B., and Mahecha, M. (2018). Modelling Landsurface Time-Series with Recurrent Neural Nets. In IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 7640-7643). IEEE.
- Requena-Mesa, C., Reichstein, M., Mahecha, M., Kraft, B., and Denzler, J. (2018). Predicting landscapes as seen from space from environmental conditions. In IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (pp. 1768-1771). IEEE.
Conferences & workshops
- 2022 - EGU talk "Estimating global terrestrial water storage components by a physically constrained recurrent neural network"
- 2020 - EGU talk "Towards global hybrid hydrological modeling by fusing deep learning and a conceptual model"
- 2019 - Workshop on ecological memory effects (talk, participant), Oak Ridge National Labs (ORNL)
- 2019 - Introduction to Deep Learning (talk), Institute of Coastal Research, HZG
- 2019 - EGU talk "Identifying dynamic memory effects on vegetation state using recurrent neural networks"
- 2019 - Workshop "Deep Learning 101" (host) at the Earth System PhD Conference (ESPC) at the Max Planck Institute for Biogeochemistry
- 2019 - Co-organizer of the Earth System PhD Conference (ESPC) at the Max Planck Institute for Biogeochemistry
- 2018 - Co-chair of the "Deep Learning for Environmental Science & Ecology" session at the International Conference on Ecological Informatics (ICEI)