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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Auftakt-Workshop am DKRZ

10.02.2020

Die Helmholtz-Gemeinschaft hat die Plattform Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU) für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) initiiert, die zur Analyse komplexer Systeme in den Bereichen Energie, Materie, Information, Verkehr, Klima und Gesundheit anwendungsorientiert neue Methoden entwickeln, implementieren und verbreiten soll.

HAICU besteht aus einer zentralen Einheit am Helmholtz Zentrum München sowie fünf lokalen forschungsspezifischen Einheiten in weiteren Helmholtz-Zentren. Um die breite Anwendung neuer leistungsfähiger ML-Algorithmen für erdsystemwissenschaftliche Fragestellungen zu fördern, wird am Helmholtz-Zentrum Geesthacht (HZG) und am DKRZ die HAICU-Lokaleinheit AIM, kurz für „Artificial Intelligence innovates Earth System Analytics and Modelling“, für den Forschungsbereich Erde und Umwelt eingerichtet. In einer Nachwuchsgruppe und einem High-Level-Support-Team werden hier innovative KI- und ML-Methoden für Erdsystemanalyse und -modellierung sowie Prognosen entwickelt.

Weitere Informationen zu HAICU: https://helmholtz.ai/

Zum Auftakt der AIM-Aktivitäten fand am 03. und 04. Februar 2020 ein Workshop zur Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens in den Erdsystemwissenschaften statt. Der Workshop wurde co-organisiert von DKRZ und HZG/GERICS. 50 Teilnehmer aus verschiedenen Gebieten der Erdsystemforschung und Informatik kamen zusammen, um einen ersten Austausch über Herausforderungen, Methoden und künftige Aktivitäten anzugehen. Neben Vortragenden aus zahlreichen Helmholtz-Zentren konnten Vertreter von Max-Planck-Instituten aus Hamburg und Jena, dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen und Universitäten im In- und Ausland gewonnen werden. Auch die neue ML-Forschungsgruppe des DKRZ hat erste Forschungsergebnisse präsentiert.

Im Rahmen des umfassenden Vortragsprogramm und anschließender Diskussionsrunden wurden Impulse zum Einsatz der neuen Methoden insbesondere für die Modellentwicklung gegeben sowie die Herausforderungen im Umgang mit statistischen Unsicherheiten und der technischen Umsetzung erörtert.

Programmbuch zum ML-Workshop mit Zusammenfassung der Diskussionsergebnisse (in Englisch): hier


ML-Workshop_Febr2020

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