von Buttlar, J.; Zscheischler, J.; Rammig, A.; Sippel, S.; Reichstein, M.; Knohl, A.; Jung, M.; Menzer, O.; Arain, M. A.; Buchmann, N.et al.; Cescatti, A.; Gianelle, D.; Kieley, G.; Law, B. E.; Magliulo, V.; Margolis, H.; McCaughey, H.; Merbold, L.; Migliavacca, M.; Montagnani, L.; Oechel, W.; Pavelka, M.; Peichl, M.; Rambal, S.; Raschi, A.; Scott, R. L.; Vaccari, F. P.; van Gorsel, E.; Varlagin, A.; Wohlfahrt, G.; Mahecha, M. D.: Impacts of droughts and extreme-temperature events on gross primary production and ecosystem respiration: a systematic assessment across ecosystems and climate zones. Biogeosciences 15 (5), S. 1293 - 1318 (2018)
Frank, D.; Reichstein, M.; Bahn, M.; Frank, D.; Mahecha, M. D.; Smith, P.; Thonicke, K.; van der Velde, M.; Vicca, S.; Babst, F.et al.; Beer, C.; Buchmann, N.; Canadell, J. G.; Ciais, P.; Cramer, W.; Ibrom, A.; Miglietta, F.; Poulter, B.; Rammig, A.; Seneviratne, S. I.; Walz, A.; Wattenbach, M.; Zavala, M. A.; Zscheischler, J.: Effects of climate extremes on the terrestrial carbon cycle: concepts, processes and potential future impacts. Global Change Biology 21, S. 2861 - 2880 (2015)
Mooij, J. M.; Peters, J.; Janzing, D.; Zscheischler, J.; Schölkopf, B.: Distinguishing cause from effect using observational data: methods and benchmarks. Journal of Machine Learning Research 17, 32 (2015)
Sippel, S.; Zscheischler, J.; Heimann, M.; Otto, F. E.L.; Peters, J.; Mahecha, M. D.: Quantifying changes in climate variability and extremes: Pitfalls and their overcoming. Geophysical Research Letters 42 (22), S. 9990 - 9998 (2015)
Whan, K.; Zscheischler, J.; Orth, R.; Shongwe, M.; Rahimi, M.; Asare, E. O.: Impact of soil moisture on extreme maximum temperatures in Europe. Weather and Climate Extremes 9, S. 57 - 67 (2015)
Zscheischler, J.; Reichstein, M.; von Buttlar, J.; Mu, M.; Randerson, J. T.; Mahecha, M. D.: Carbon cycle extremes during the 21st century in CMIP5 models: Future evolution and attribution to climatic drivers. Geophysical Research Letters 41 (24), S. 8853 - 8861 (2014)
von Buttlar, J.; Zscheischler, J.; Mahecha, M. D.: An extended approach for spatiotemporal gapfilling: dealing with large and systematic gaps in geoscientific datasets. Nonlinear Processes in Geophysics 21, S. 203 - 215 (2014)
Jung, M.; Zscheischler, J.: A guided hybrid genetic algorithm for feature selection with expensive cost functions. Procedia Computer Science 18, S. 2337 - 2346 (2013)
Reichstein, M.; Bahn, M.; Ciais, P.; Frank, D.; Mahecha, M. D.; Seneviratne, S. I.; Zscheischler, J.; Beer, C.; Buchmann, N.; Frank, D. C.et al.; Papale, D.; Smith, A. R. P.; Thonicke, K.; van der Velde, M.; Vicca, S.; Walz, A.; Wattenbach, M.: Climate extremes and the carbon cycle. Nature 500, S. 287 - 295 (2013)
Zscheischler, J.; Mahecha, M. D.; Harmeling, S.: Climate classifications: the value of unsupervised clustering. Procedia Computer Science 9, S. 897 - 906 (2012)
Camps-Valls, G.; Jung, M.; Ichii, K.; Papale, D.; Tramontana, G.; Bodesheim, P.; Schwalm, C.; Zscheischler, J.; Mahecha, M. D.; Reichstein, M.: Ranking drivers of global carbon and energy fluxes over land. In: IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing IGARSS, S. 4416 - 4419. (2015)
Zscheischler, J.; Janzing, D.; Zhang, K.: Testing whether linear equations are causal: A free probability theory approach. In: Proceedings of the 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). AUAI Press. (2011)
Vom griechischen Philosophen Aristoteles über Charles Darwin bis heute haben sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit dieser grundlegenden Frage der Biologie beschäftigt. Entgegen der öffentlichen Wahrnehmung ist sie jedoch immer noch weitgehend ungelöst. Forschende haben nun einen neuen Ansatz für das Auffinden und die Abgrenzung von Arten mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) vorgestellt.
Die 73. Lindauer Nobelpreisträgertagung war der Physik gewidmet und fand vom 30. Juni bis 5. Juli 2024 statt. Sie brachte rund 40 Nobelpreisträger und 635 junge Wissenschaftler aus mehr als 90 Nationen zusammen.
Ein Forschungsteam unter der Leitung des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv) und der Universität Leipzig hat einen Algorithmus entwickelt, der Beobachtungsdaten der App Flora Incognita analysiert. Daraus lassen sich ökologische Muster ableiten, die Aufschluss über die Auswirkungen des Klimawandels auf die Pflanzenwelt geben.
Das neue Forschungsprojekt "PollenNet" soll mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz die präzise Vorhersage der Verbreitung von Pollen ermöglichen. Um die Vorsorge vor Allergien zu verbessern, bringen Expertinnen und Experten fachübergreifend neueste Erkenntnisse aus den verschiedensten Bereichen zusammen.
Pflanzenbeobachtungen, die mit Pflanzenbestimmungs-Apps wie Flora Incognita gesammelt werden, erlauben Aussagen über die Entwicklungsstadien von Pflanzen - sowohl kleinräumig als auch europaweit.
Die Pflanzenerkennungs-App Flora Incognita erhält den diesjährigen Sonja Bernadotte-Preis für ihre Bedeutung im Naturbildungswesen für alle Altersgruppen bei gleichzeitig hohem wissenschaftlichen Anspruch.
Deutschlands beliebteste Pflanzenbestimmungs-App „Flora Incognita“ wurde durch eine neue Künstliche Intelligenz weiter aufgewertet. Dadurch verdreifacht sich die Anzahl der bestimmbaren Pflanzenarten auf rund 16.000. Außerdem steht die App nun in 20 verschiedenen Sprachen zur Verfügung und zusätzlich auch im Offline-Modus.
Mit einer Auftaktveranstaltung am 12. Januar 2023 eröffneten die Friedrich-Schiller-Universität Jena, das Max-Planck-Institut für Biogeochemie und das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt gemeinsam die ELLIS Unit Jena. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden eingesetzt, um bei der Bewältigung globaler Umweltkrisen zu helfen.
Die Zukunft des Amazonas-Regenwaldes und dessen Einfluss auf das Weltklima standen im Mittelpunkt des Besuchs von Frank-Walter Steinmeier und Steffi Lemke am ATTO in Brasilien. Der Bundespräsident und die Bundesumweltministerin besuchten am 2. Januar die deutsch-brasilianische Forschungsstation.
Extreme Klimaereignisse nehmen in Ausmaß und Häufigkeit zu, während die Biodiversität abnimmt. Forschende vom MPI-BGC, der Uni Leipzig, des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitäts-forschung (iDiv) und weiteren europäischen Einrichtungen bringen ihre Sorge zum Ausdruck, dass sich diese beiden Trends gegenseitig verstärken könnten.
Eine großangelegte Studie weist den Nutzen von hoher Biodiversität auf Wiesen- und Weideflächen für eine Vielzahl von Ökosystemleistungen und Interessengruppen nach.
Im Rahmen des deutsch-brasilianischen Kooperationsprojekts Amazon Tall Tower Observatory (ATTO) erforschen internationale Wissenschaftler*innen den Amazonas-Regenwald und seine Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Klima. Der jüngste Projekt-Workshop hat deutlich gezeigt, dass sich ATTO zu einem Forschungsstandort mit weltweit einzigartiger Leistungsfähigkeit entwickelt hat - trotz der Pandemie und der schwierigen Feldbedingungen.