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der Professur für Datenassimilation

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. 

Über uns

Prof. Janjic stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Tijana Janjic

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Workshop "Machine Learning in Geophysical Modeling"

On behalf of Prof. Dr. Tijana Janjic, Prof. Dr. Marcel Oliver, and Prof. Dr. Nadja Ray  the “Machine Learning in Geophysical Modeling” workshop took place in the historic Speinshart Monastery in September 2025, hosted by the Speinshart Scientific Centre for AI and SuperTech (SSC).

The SSC, funded by the Bavarian State Ministry of Science and the Arts and supported by the Association of Bavarian Universities and Universities of applied sciences, provides a unique retreat concept setting for in-depth scientific exchange.

This workshop brought together researchers in machine learning with applications in geophysical sciences and geophysical scientists using machine learning in their work. Topics include:

  • Machine learning in geophysical modeling
  • Uncertainty quantification
  • Data assimilation and bias analysis
  • Explainable AI in the context of geophysics

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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