Pierre Gentine

Pierre Gentine ist Professor für Erd- und Umweltwissenschaften an der Columbia University in New York und Direktor des National Science Foundation and Technology Center „Learning the Earth with Artificial Intelligence and Physics“. Er erforscht kontinentale hydrologische und Kohlenstoffkreisläufe mittels Beobachtungsdaten, Modellen und maschinellem Lernen.

https://gentinelab.eee.columbia.edu/people/pierre-gentine

Wie können wir mit neuronalen Netzen Klimavorhersagen verbessern?

Können wir künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um klimatische Veränderungen vorherzusagen? Neuronale Netze eignen sich sehr gut, um Muster in Daten zu erkennen, stoßen allerdings an Grenzen, wenn es um Extrapolation geht. Stefan Rasp und sein Team zeigen, wie man diesen Widerspruch auflösen kann: Sie integrieren neuronale Netze in Klimamodelle und können so nicht nur genauer, sondern auch effizienter die Folgen des Klimawandels vorhersagen.

Screenshot des Texts „Deep learning to represent subgrid processes in climate models".

In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen