Klimaanpassungsmaßnahmen zu verbessern und ressourcenschonendere KI-Anwendungen zu entwickeln. Die Bevölkerung soll früher und gezielter beraten werden können, sich hinsichtlich extremer Wetterverhältnisse, wie sehr starkem Wind oder Regen, zu schützen. Das energieeffiziente KI-Framework, das KI-Modell und die zugehörigen Trainingsdatensätze sollen über eine Serviceplattform open source frei zugänglich angeboten werden. Somit kann das Modell etwa beim Katastrophenschutz von öffentlichen Behörden genutzt werden
Mithilfe von Deep Learning-Verfahren werden Bilddaten von rund 900 Messstellen in Europa ausgewertet, die Satelliten über einen Zeitraum von 22 Jahren geliefert haben. Durch den Einsatz von neuronalen Netzen wird weniger Energie als durch bisherige Modelle verwendet.
Professur Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung, TU München
Head of Multimedia and Machine Learning Research Group, Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
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