Environmental Analytics befasst sich mit den existenziellen Herausforderungen von Klima, Umwelt und Nachhaltigkeit. Wir entwickeln Analysemethoden und Datenprodukte, die dazu beitragen, die Nachhaltigkeitsziele im Rahmen des europäischen Green Deal zu erreichen.
Unser wissenschaftlicher Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung innovativer Methoden zur Datenfusion, um verschiedene Arten von Sensoren und Datenmodalitäten zu integrieren, und auf der Kombination von modell- und datengesteuerten Aspekten durch den Einsatz eines physikalisch informierten maschinellen Lernansatzes zur Erstellung von Prognosen. Die Anwendungsbereiche konzentrieren sich auf die Abschwächung und Anpassung an die Auswirkungen des Klimawandels und umfassen nachhaltige Land- und Forstwirtschaft, erneuerbare Energien und Kreislaufwirtschaft. Wir bieten Analysedienste an, die Daten aus Satellitenbildern, Wetterstationen und Umweltsensoren kombinieren, um Umweltbedingungen für Branchen wie Landwirtschaft, Transport und Infrastrukturanbieter zu überwachen und zu bewerten. Zu diesem Zweck werden fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens entwickelt, wobei ein Schwerpunkt auf der Transparenz, Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit dieser Modelle und ihrer Vorhersagen liegt. Außerdem bieten wir Visualisierungen an, die auf die Bedürfnisse der Endnutzer zugeschnitten sind.
Ziele
- Anwendung von Data Science & AI für umweltfreundlichere Lösungen
- Erforschung von Lösungen für umweltfreundlicheres maschinelles Lernen
Anwendungsbereiche
- Nachhaltige Land- und Forstwirtschaft
- Auswirkungen extremer Wetterbedingungen
- Anpassung an den Klimawandel
- Kreislaufwirtschaft
