Nach einer erfolgreichen ersten Ausschreibungsrunde im Jahr 2017, in der
bereits 17 Millionen Euro an Fördergeldern vergeben wurden, werden nun
weitere Projekte des Helmholtz-Inkubators Information & Data Science
gefördert. Sie erhalten insgesamt eine Finanzierung von knapp 20
Millionen Euro für einen Zeitraum von drei Jahren. Vier strategisch
relevante und wissenschaftlich exzellente Forschungsprojekte wurden
direkt ausgewählt, ein weiterer vielversprechender Forschungsansatz ist
noch in Revision, drei weitere Vorhaben erhalten eine
Anschubfinanzierung. Ein internationales Panel von renommierten
Expertinnen und Experten unterstützte die Durchführung eines
Peer-Review-Verfahrens zur Auswahl dieser zukunftsweisenden
Forschungsprojekte.
Die vier direkt ausgewählten Forschungsprojekte sind:
Artificial Intelligence for Cold Regions (AI-CORE)
Der Klimawandel beeinflusst in besonderem Maße die polaren und
Permafrost-Regionen durch steigende Temperaturen. Schmelzen von
Eisschilden und Auftauen von Permafrost sind unmittelbare Folgen, die
unter anderem zu einem Anstieg des Meeresspiegels führen. Diese
Entwicklungen stellen gesellschaftliche Herausforderungen dar, die es zu
quantifizieren und zu verstehen gilt. Mit dem Projekt „Künstliche
Intelligenz für kalte Regionen“ (AI-CORE) wird ein gemeinschaftlicher
Ansatz verfolgt, um Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) für die
Kryosphärenforschung zu erschließen. Das Deutsche Zentrum für Luft- und
Raumfahrt (DLR) wird diese gemeinsam mit dem Alfred Wegener Institut
(AWI) und der TU Dresden entwickeln und im Rahmen einer Plattform für
die Helmholtz-Gemeinschaft zur Verfügung stellen.
Uncertainty Quantification – From Data to Reliable Knowledge (UQ)
Wie wird sich das Klima entwickeln, wie sicher ist unsere
Energieversorgung, und welche Chancen bietet die molekulare Medizin?
Schnell wachsende Datenmengen eröffnen grundlegend neue Möglichkeiten,
aktuelle Fragen aus Gesellschaft, Wissenschaft und Wirtschaft zu
beantworten; Daten, Erkenntnisse und Vorhersagen sind jedoch
unausweichlich mit Unsicherheit verbunden. Ziel des Projekts Uncertainty
Quantification ist es, diese durch Methoden der
Wahrscheinlichkeitstheorie zu begreifen und in Forschung und
Kommunikation einzubeziehen. Das Projekt vernetzt angewandte Forschende
aus den vier Forschungsbereichen Erde & Umwelt, Energie, Gesundheit
und Information untereinander sowie mit Helmholtz-Datenwissenschaftlern
und externen Hochschulpartnern aus Mathematik und Ökonometrie.
Pilot Lab Exascale Earth System Modelling (PL-EESM)
Das Pilotlab Exascale Earth System Modelling erforscht spezifische
Konzepte für Erdsystemmodelle auf Exascale-Supercomputern. Sogenannte
Extremereignisse – etwa durch den Klimawandel ausgelöste Orkane,
Dürreperioden oder Starkregen – können zu drastischen Veränderungen in
Gesellschaft und Umwelt führen. Aktuelle Klimamodelle sind jedoch gerade
bei der Simulation solcher Ereignisse noch nicht präzise genug und
müssen viel feiner aufgelöst werden. Die Rechenleistung aktueller
Supercomputer lässt sich jedoch nicht einfach steigern – unter anderem
würde dies viel zu viel Energie erfordern. Daher sind grundlegend neue
Konzepte der Modellierung nötig. Im PL-EESM erarbeiten
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Informatikerinnen und
Informatiker gemeinsam die benötigte Software und neue
Hardware-Konzepte.
Ptychography 4.0
Ptychographie ist eine rechnerische Methode, die korrelierte Messungen
ausnutzt, um ein Objekt auf Basis von Beugungsbildern zu rekonstruieren.
Die Nutzung dieser ‚virtuellen Linse‘ erlaubt es, mikroskopische
Bildgebung über die Grenzen klassischer Optik hinaus zu treiben. Die
Methode hat jüngst enorm an Interesse hinzugewonnen. Dies beruht auf der
Verfügbarkeit eines iterativen Algorithmus‘ zur Lösung des
Rekonstruktionsproblems und ausreichend Rechenkapazität, um mit großen
Datenmengen und hohem Rechenaufwand umgehen zu können. Das Projekt
greift die Herausforderung auf, Ptychographie zum Routineeinsatz mit
verschiedenen Strahlungsquellen (Röntgenstrahlung, Elektronen, XUV
Licht) zu bringen. Dazu wird optische Expertise mit Datenwissenschaften
kombiniert. Ptychography 4.0 trennt die Datenerhebung und
-prozessierung, so dass Ressourcen dort genutzt werden, wo sie in
geeignetster Weise vorhanden sind.
via https://idw-online.de/de/news719088
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