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Maschinelles Lernen von repräsentativen Merkmalen in meteorologischen Feldern (A07)

Fachliche Zuordnung Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme
Förderung Förderung von 2015 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 257899354
 
Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Techniken des maschinellen Lernens, mit dem Ziel einer verbesserten Unsicherheits-Analyse und Merkmals-Detektion in meteorologischen Feldern. Neuronale Netzwerke werden verwendet, um Abbildungen von räumlichen Koordinaten auf Verteilungen der prognostischen Variablen sowie Korrelations-Strukturen zu lernen, um somit regionale Vorhersageunsicherheiten darzustellen. Durch die Verwendung von selbstüberwachtem Lernen und Merkmals-Identifikation sollen Merkmals-Deskriptoren entwickelt werden, die auf der Existenz von wiederkehrenden Mustern in den Daten basieren und zu einer verbesserten vergleichenden Analyse und zeitlichen Verfolgung von Merkmalen führen.
DFG-Verfahren Transregios
Antragstellende Institution Ludwig-Maximilians-Universität München
 
 

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