Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften

Im Januar 2020 trat Dr. Bedartha Goswami dem Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen" als Leiter der Nachwuchsgruppe "Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften" bei. Die Nachwuchsgruppe wird auf maschinellem Lernen basierende Konzepte erweitern und entwickeln, um komplexe Klimaphänomene wie die El Niño Southern Oscillation und den globalen Monsun zu erforschen, zu quantifizieren und zu verstehen.

Bedartha 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.

Seine Forschungsinteressen umfassen nichtlineare Zeitreihenanalysen und Rekursionsplots, komplexe netzwerkbasierte Analysen, Unsicherheiten in datenwissenschaftlichen Methoden und insbesondere die Rolle von Datenunsicherheiten bei der Gestaltung unseres Verständnisses komplexer realer Phänomene wie synoptisch-skaliger Klimasysteme.

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  Ich stelle aktuell Doktoranden ein (finanziert durch den Cluster).
     Bei Interesse bitte eine  E-Mail an mich schicken.

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Kontakt

Dr. Bedartha Goswami
Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften

Universität Tübingen
Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen"
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