Die Welt der Klima- und Erdbeobachtung verändert sich aufgrund der Fortschritte bei den Sensor- und Digitaltechnologien rasch. Heutzutage sammeln Satelliten eine noch nie dagewesene Menge an Daten über den Zustand der Erde und ihre Veränderungen. In den letzten Jahrzehnten gab es bemerkenswerte Verbesserungen bei den Informations- und Kommunikationstechnologien, einschließlich des Internets, des Cloud Computing, der Big-Data-Analytik und der Datenspeicherung, die zu grundlegend neuen Möglichkeiten der Sammlung, Verteilung und Analyse von Daten über unseren Planeten geführt haben. Diese digitale Revolution geht einher mit raschen Verbesserungen in der Sensortechnologie, die eine noch nie dagewesene Menge an Daten über den Zustand der Erde und ihre Veränderungen liefern. 

Der Bedarf an praktischen empirischen Ansätzen für die Regression und Klassifizierung nichtlinearer Systeme hat zu einem Aufschwung in der KI-Forschung geführt. Als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz befasst sich das sogenannte Machine Learning mit Algorithmen und Techniken, die es Computern ermöglichen, durch Beispiele zu "lernen". Das Hauptaugenmerk von Machine Learning liegt auf der automatischen Extraktion von Informationen aus Daten durch computergestützte und statistische Methoden. Die CLIMERS Gruppe arbeitet an der Entwicklung von Machine Learning Modellen, um das System Erde besser zu verstehen und die Prozesse an der Landoberfläche zu untersuchen.

Weitere Informationen zu laufenden und abgeschlossenen Forschungsprojekten finden Sie auf der englischen Seite.