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KISTE

in Vorbereitung
Illustration mit Leuchttürmen, Windrad und Menschen

KI Strategie für Erdsystemdaten

Zuwendungsempfangende

  • Forschungszentrum Jülich GmbH
  • Universität zu Köln
  • 52° North Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH
  • Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
  • Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
  • Ambrosys GmbH

Thema

Capacity Building / Umweltdaten

Laufzeit

abgeschlossen

01.11.2020 bis 31.12.2023

Fördervolumen

2.475.789,12 €

Erdansicht vom Weltraum aus fotografiert

Die Ausgangssituation: Was ist die ökologische Herausforderung?

Hochwasser, Starkregen, Dürre und nicht zuletzt der Verlust der Artenvielfalt – all dies sind Folgen des Klimawandels. Ziel der Umwelt- und Erdsystemforschung ist es, diese Umweltveränderungen abzubilden und zu analysieren. Nicht zuletzt kann so etwa mit den entsprechenden Daten vorhergesagt werden, wo und wann Dürren und Überflutungen auftreten, und welchen Einfluss diese etwa auf die Vegetation haben. Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) können dabei eine große Unterstützung sein. Doch aktuell werden diese in den Umweltwissenschaften noch nicht systematisch genutzt: Es fehlt an Know-How, Zugang zu Rechenkapazitäten und fachspezifischer Software, die auf den Umweltbereich zugeschnitten ist.

Die Idee: Welchen Beitrag kann KI konkret leisten?

Das Projekt KISTE zielt darauf ab, mittels KI-Verfahren Umweltdaten fundiert zu analysieren, aufzubereiten und bereitzustellen. Hierzu baut das Projekt zwei miteinander verknüpfte Plattformen auf: eine Umwelt-KI-Plattform, die Datensets und KI-basierte Analysewerkzeuge zur Verfügung stellt und eine KI-Lernplattform, die zur direkten Erprobung der erklärten Methoden auf die Analyseplattform verweist. Die Inhalte für die open edX-basierte Lernplattform speisen sich aus den wissenschaftlichen Zielen des Projekts: Dazu werden im Rahmen von fünf Dissertationen in den Themenfeldern Wolken, Schnee/Eis, Wasser, Luftqualität und Vegetation KI-Methoden weiterentwickelt, um entsprechende Umweltparameter präziser vorherzusagen. So lässt sich beispielsweise durch die Vorhersage von Veränderungen räumlich-zeitlicher Wolkenparameter die Verfügbarkeit von Solarenergie besser planen.

Der Ausblick: Welchen Leuchtturmcharakter hat das Projekt?

Die Plattformen können ortsungebunden einer großen Zahl von Studierenden und jungen Forschenden ermöglichen, KI-Methoden für vielfältige Umweltfragen einzusetzen. Die Kernkomponenten der Plattformen werden Open Source entwickelt und nach Projektende für nicht-kommerzielle Zwecke kostenlos angeboten. Die wissenschaftlichen Ergebnisse werden zudem auf Konferenzen und in Fachzeitschriften präsentiert und frei verfügbar veröffentlicht.

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