Opis projektu DEENESFRITPL Uczenie maszynowe w tworzeniu modeli klimatycznych Modele systemu ziemskiego są podstawą zrozumienia i przewidywania zmian klimatycznych. Pomimo postępu w tej dziedzinie możliwość modelowego symulowania tak globalnych, jak i lokalnych odpowiedzi systemu ziemskiego jest ograniczona reprezentacją procesów fizycznych i biologicznych zachodzących w małej skali. Finansowany ze środków UE projekt USMILE zakłada wykorzystanie uczenia maszynowego w celu poprawy skuteczności modelowania i uzyskania lepszego zrozumienia systemu ziemskiego. Badacze opracują algorytmy uczenia maszynowego, które zostaną następnie wykorzystane do ulepszenia zestawów danych obserwacyjnych dotyczących Ziemi z uwzględnieniem kowariancji przestrzenno-czasowych oraz parametryzacji bazującej na uczeniu maszynowym, a także z wykorzystaniem modeli podrzędnych. Algorytmy te zostaną użyte do modelowania procesów zachodzących w chmurach i na powierzchni Ziemi, które, dotąd niemodelowane, od dziesięcioleci uniemożliwiały postęp w tworzeniu modeli klimatycznych. Ponadto pozwolą one, za pomocą nowatorskich technik uczenia głębokiego i zwykłego odkrywania przyczyn, wykryć i wyjaśnić tryby zmienności klimatu i wyznaczyć ekstrema funkcji wielowymiarowych, a także odkryć pewne aspekty dynamiki systemu ziemskiego. Pokaż cel projektu Ukryj cel projektu Cel Earth system models are fundamental to understand climate change. Although they have improved significantly, considerable biases and uncertainties in their projections remain. Process parameterisations limit the models’ ability to simulate both global and regional Earth system responses, which are key for assessing climate change and its impacts on ecosystems and society. In recent years, the volume of data from high-resolution models and observations has substantially increased to petabyte scales. Concomitantly, the field of machine learning (ML) has quickly developed, promising breakthroughs in detecting and analysing non-linear relationships and patterns in large multivariate datasets. Yet, traditionally, physical modelling and ML have been often treated as two different worlds with opposite scientific paradigms (theory-driven versus data-driven). Thus, despite its great potential, ML has not yet been widely adopted for addressing the urgent need of improved understanding and modelling of the Earth system. USMILE will combine multi-disciplinary expertise in ML and process-based atmosphere and land modelling to completely rethink model development and evaluation. ML will further allow us to define novel observational constraints on Earth system feedbacks and climate projections. We will (1) develop ML algorithms to enhance Earth observation datasets accounting for spatio-temporal covariations, (2) deploy ML-based parameterisations and sub-models for clouds and land-surface processes that have hindered progress in climate modelling for decades, and (3) detect and understand modes of climate variability, multivariate extremes and uncover dynamical aspects of the Earth system with novel deep learning and causal inference techniques. USMILE will drive a paradigm shift in the current modelling of the Earth system towards a new data-driven physics-aware science and to an unprecedented reduction of uncertainties in projections. Dziedzina nauki nauki przyrodniczenauki biologiczneekologiaekosystemynauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynoweuczenie głębokienauki przyrodniczenauki o Ziemi i pokrewne nauki o środowiskunauki o atmosferzeklimatologiazmiany klimatunauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanieaplikacje komputeroweoprogramowanie symulacyjne Program(-y) H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC) Main Programme Temat(-y) ERC-2019-SyG - ERC Synergy Grant Zaproszenie do składania wniosków ERC-2019-SyG Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia System finansowania ERC-SyG - Synergy grant Koordynator DEUTSCHES ZENTRUM FUR LUFT - UND RAUMFAHRT EV Wkład UE netto € 2 977 864,00 Adres Linder hohe 51147 Koln Niemcy Zobacz na mapie Region Nordrhein-Westfalen Köln Köln, Kreisfreie Stadt Rodzaj działalności Research Organisations Linki Kontakt z organizacją Opens in new window Strona internetowa Opens in new window Uczestnictwo w unijnych programach w zakresie badań i innowacji Opens in new window sieć współpracy HORIZON Opens in new window Środki z innych źródeł € 0,00 Beneficjenci (4) Sortuj alfabetycznie Sortuj według wkładu UE netto Rozwiń wszystko Zwiń wszystko DEUTSCHES ZENTRUM FUR LUFT - UND RAUMFAHRT EV Niemcy Wkład UE netto € 2 977 864,00 Adres Linder hohe 51147 Koln Zobacz na mapie Region Nordrhein-Westfalen Köln Köln, Kreisfreie Stadt Rodzaj działalności Research Organisations Linki Kontakt z organizacją Opens in new window Strona internetowa Opens in new window Uczestnictwo w unijnych programach w zakresie badań i innowacji Opens in new window sieć współpracy HORIZON Opens in new window Środki z innych źródeł € 0,00 MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV Niemcy Wkład UE netto € 2 702 750,00 Adres Hofgartenstrasse 8 80539 Munchen Zobacz na mapie Region Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt Rodzaj działalności Research Organisations Linki Kontakt z organizacją Opens in new window Strona internetowa Opens in new window Uczestnictwo w unijnych programach w zakresie badań i innowacji Opens in new window sieć współpracy HORIZON Opens in new window Środki z innych źródeł € 0,00 UNIVERSITAT DE VALENCIA Hiszpania Wkład UE netto € 2 038 013,00 Adres Avenida blasco ibanez 13 46010 Valencia Zobacz na mapie Region Este Comunitat Valenciana Valencia/València Rodzaj działalności Higher or Secondary Education Establishments Linki Kontakt z organizacją Opens in new window Strona internetowa Opens in new window Uczestnictwo w unijnych programach w zakresie badań i innowacji Opens in new window sieć współpracy HORIZON Opens in new window Środki z innych źródeł € 0,00 TRUSTEES OF COLUMBIA UNIVERSITY IN THE CITY OF NEW YORK Stany Zjednoczone Wkład UE netto € 2 129 361,00 Adres Amsterdam avenue 1210 room 10027 7003 New york Zobacz na mapie Rodzaj działalności Higher or Secondary Education Establishments Linki Kontakt z organizacją Opens in new window Strona internetowa Opens in new window Uczestnictwo w unijnych programach w zakresie badań i innowacji Opens in new window sieć współpracy HORIZON Opens in new window Środki z innych źródeł € 0,00
