Zavud Baghirov
Forschungsgruppe Globale Diagnose Modelle
Intern. Max Planck Research School for Global Biogeochemical Cycles (IMPRS-gBGC)
Vita
Hauptschwerpunkt
In meiner aktuellen Forschung versuche ich, Deep-Learning-Modelle mit physikalischen Modellen zu kombinieren und dabei verschiedene Erdbeobachtungsdaten zu verwenden. Diese Kombination aus Deep Learning und physikbasierten Modellen wird als Hybridmodellierung bezeichnet. Mit diesem Ansatz wollen wir ein globales Modell der (gekoppelten) terrestrischen Wasser- und Kohlenstoffkreisläufe entwickeln. Diese Forschung zielt auch darauf ab, die Unsicherheiten zu quantifizieren, die in dem hybriden Modell bestehen.
Akademischer Hintergrund:
Max-Planck-Institut für Biogeochemie
02/2022 - Gegenwart: Doktorand in der Forschungsgruppe Global Diagnostic Modelling
Friedrich-Schiller-Universität Jena
10/2021 - 02/2022: Gastwissenschaftler am Institut für Geographie, Abteilung für Erdbeobachtung
Luxemburgisches Institut für Wissenschaft und Technologie
12/2020 - 06/2021: Forschungspraktikum in der Abteilung Umweltsensorik und -modellierung
Universität Trier
10/2017 - 11/2021: MSc in Umweltwissenschaften (Spezialisiert auf Umweltfernerkundung und -modellierung)
Staatliche Universität Baku
09/2013 - 06/2017: BSc in Ökologie