Tiefe generative Netzwerke zur Erkennung von anomalen Ereignissen im Wasserkreislauf
(D05)
Fachliche Zuordnung
Physik und Chemie der Atmosphäre
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Förderung
Förderung seit 2022
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 450058266
Ziel des Projektes ist es, extreme Ereignisse in simulierten Wasserkreislaufkomponenten zu identifizieren, indem neuartige tiefe generative Netzwerke entwickelt werden, die anomale Ereignisse in simulierten Daten erkennen. Da die Erkennung von anomalen Ereignissen datengetrieben ist, werden sie nicht immer mit Extremen wie Dürren zusammen auftreten. Wir werden daher neuartige Methoden auf Basis von Deep Learning entwickeln, die die Auswirkungen von anomalen Ereignissen, wie landwirtschaftliche Dürren, vorhersagen. Darüber hinaus werden wir die entwickelten Ansätze nutzen, um die Auswirkungen anthropogener Treiber auf anomale Ereignisse zu untersuchen.
DFG-Verfahren
Sonderforschungsbereiche
