Um Unwetterereignisse oder das Abschmelzen des Eises in der Arktis vorhersagen zu können, müssen Informationen in Form von heterogenen Daten mit numerischen Modellen dynamischer Systeme verbunden werden. Dies geschieht durch die Datenassimilation, die es ermöglicht, Prozesse besser zu untersuchen und ihre weitere Entwicklung vorherzusagen. Im Bereich der Datenassimilation beschäftigt sich die Professur mit der Fortentwicklung von Data Science Algorithmen durch die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen und der Lösung entsprechend großer Optimierungsprobleme in den Umweltwissenschaften. Die Quantifizierung der Unsicherheiten von Vorhersagen, numerischen Modellen und Beobachtungen spielt hier ebenfalls eine zentrale Rolle.
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We, the MIDS Team are very impressed by the Hackathon initiatives of our Data Science students.
To support this endeavor and other topics involving programming (e.g., working on group projects), we obtained from February 1 until April 25 the Room GEOG-008 as a Hackerspace, for use by students.
Please leave the room in great condition, put the furniture into the right place and do not leave waste around.
Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.
