Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften


Seit Januar 2020 ist Dr. Bedartha Goswami Leiter der Unabhängigen Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften" (MLCS) am Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen".


Forschungsschwerpunkte

Die Forschergruppe "MLCS" hat sich zum Ziel gesetzt, die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Komponenten des Klimasystems auf der Grundlage von aktuellen und paläoklimatischen Datensätzen und den Ergebnissen von Klimamodellen zu verstehen. Zu den Klimaphänomenen von besonderem Interesse gehören die El Niño-Süd-Oszillation (ENSO), der globale Monsun (GM) und die intertropische Konvergenzzone (ITCZ). Veränderungen dieser Klimasysteme haben Konsequenzen für die Menschen auf der ganzen Welt, und sie beeinflussen sozioökonomische Entscheidungen auf allen Ebenen der gesellschaftlichen Organisation. Die Ansätze, die wir verwenden, um auf verborgene Strukturen in Klimadaten zu schließen, fallen im Wesentlichen unter die Kategorie des maschinellen Lernens (ML). ML-Konzepte sind per se für diese Aufgabe geeignet, da sie darauf ausgelegt sind, komplexe Muster zu identifizieren, zu klassifizieren und vorherzusagen.


Weitere Informationen

Weitere Informationen gibt es auf Bedartah Goswami's Webseite.


Über Bedartha Goswami

Bedartha Goswami hat am Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK) zusammen mit Dr. Norbert Marwan an einem von der DFG geförderten Projekt (2017-2020) gearbeitet, das sich mit der Entwicklung neuer Rahmenbedinungen für die Arbeit mit Unsicherheiten in Klimadaten befasst. Zuvor hat er zusammen mit Prof. Dr. Bodo Bookhagen am Institut für Geowissenschaften der Universität Potsdam an der Charakterisierung räumlicher Muster der Hydrologie im Großraum Himalaja sowie an der Abschätzung von Strömungsakkumulation aus Lidar-Punktwolken gearbeitet (2016-2017). Bedartha promovierte (2015) unter der Leitung von Prof. Dr. Dr. h.c. Jürgen Kurths am PIK über die Entwicklung neuer Wege zum Umgang mit Unsicherheiten in Proxydaten aus Paläoklimaarchiven wie Stalagmiten, Seesedimenten und Eiskernen.


Kontakt

Dr. Bedartha Goswami
Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften

Universität Tübingen
Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen"
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