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Machine Learning in der Erdsystemforschung – das Helmholtz-AI-Unterstützungsteam AIM am DKRZ

24.11.2020

Das durch die Helmholtz-Gemeinschaft finanzierte Helmholtz-AI-Unterstützungsteam AIM am DKRZ arbeitet an und mit Verfahren aus dem Bereich Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (AI) im Bereich der Klima- und Umweltforschung. Als Teil von Helmholtz AI, einer breit angelegten anwendungsgetriebenen Initiative, unterstützt das AIM-Team Forschende aus verschiedenen Zentren der Helmholtz-Gemeinschaft in der Einführung, Evaluation und dem praktischen Einsatz von ML/AI-Technologien.

In der Praxis wenden sich Nutzerinnen und Nutzer aus den entsprechenden „Erde und Umwelt“-Helmholtz-Einrichtungen mit ihren Unterstützungsanfragen an die AIM-Gruppe. Über ein Support-System werden formale Nutzeranfragen gesammelt, begutachtet, und im Regelfall im Rahmen eines Support-Projektes bearbeitet. Die Komplexität, und damit der Arbeitsaufwand solcher Projekte, kann dabei erheblich variieren: von der Beantwortung einfacher technischer oder methodischer Fragen bis hin zur Planung, Implementierung und Durchführung komplexer ML-Workflows.

So werden zum Beispiel im Rahmen einer Anfrage des GFZ mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen Windgeschwindigkeiten über Ozeanen berechnet, basierend auf Messungen der Signale satellitengestützter Navigationssysteme, welche an Ozeanoberflächen reflektiert werden. Die Herausforderungen, die hier mit ML-Verfahren überwunden werden können, bestehen im starken Rauschen der Signale sowie in vielfältigen statistischen Abweichungen in den Messdaten.

 

In einem anderen Beispiel wird auf Anfrage des KIT untersucht, inwieweit ein ML-Verfahren die Berechnungen eines Simulationsmodells für Atmosphärenchemie emulieren kann, um potentiell künftige Modellberechnungen mit weniger Rechenaufwand durchführen zu können. Die AIM-Gruppe setzt hierbei Verfahren zur Aufbereitung der oft sehr großen Datenmengen sowie gängige Softwarebibliotheken wie etwa pytorch und nni ein, entwickelt und optimiert die erforderlichen ML-Modelle und parallelisiert schließlich die Datenverarbeitungs- und Modelloptimierungsabläufe, damit durch den Einsatz mehrerer GPU-Rechenknoten auch große Datenmengen effizient bearbeitet werden können.

Die Unterstützungsleistungen werden am DKRZ aufgrund der Förderung durch Helmholtz AI für Nutzerinnen und Nutzer der Helmholtz-Gemeinschaft frei zur Verfügung gestellt, aber auch für Interessenten abseits der Helmholtz-Zentren bietet das DKRZ insgesamt Beratung.

Bei Fragen nehmen Sie gerne Kontakt auf per Mail an .

Mehr Informationen über das AIM-Unterstützungsteam: https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-research/consultant-teams/helmholtz-ai-consultants-hzg/index.html

Unterstützungsanfragen können auch direkt an Helmholtz AI gerichtet werden: https://www.helmholtz.ai/themenmenue/our-model/funding-lines/voucher-system/index.html

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