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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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innovative MachIne leaRning to constrain Aerosol-cloud CLimate Impacts (iMIRACLI)

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Synopsis of causal attribution for cloud changes (öffnet in neuem Fenster)

A publication or report jointly written by all contributors to WP2, including the machine-learning-centred ESRs, that discusses and quantifies which aspects of cloud/precipitation changes are attributable to aerosol perturbations, and how these can be identified (lead: SU, contribu-tors: UOXF, ULEI, UCL, DLR).

Causal discovery in the presence of multiple time scales (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter introducing a novel causal inference technique for time series with interdependencies across multiple time scales (lead: DLR, contributors: UVEG, ETHZ).

Synopsis of aerosol effects on climate (öffnet in neuem Fenster)

A publication or report jointly written by all contributors to WP3, that summarizes detectable aspects of 20th century climate change that are attributable to aerosol emissions, including progress from machine learning techniques (lead: UEDIN, contributors: SU, ETHZ, DLR, UVEG, EPFL).

Impact of sampling bias on detection/attribution (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter explaining the impact of the aerosol-precipitation sampling bias on observed aerosol-precipitation rela-tions (lead: ETHZ, task 3.3)

Synopsis of aerosol-cloud effect detection (öffnet in neuem Fenster)

A publication or report jointly written by all contributors to WP1, that summarizes the possibility to detect an aerosol-cloud interaction signal in observations (lead: ULEI, contributors: UCL, ETHZ, SU).

Volcanic signal in cirrus (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter on the possibility to detect a significant perturbation of cirrus after a volcanic eruption (lead: ETHZ, task 1.2)

Machine learning challenges for noisy and heterogeneous climate datasets (öffnet in neuem Fenster)

A publication or report written by the contributors to WP4 and WP1 targeting a machine learning audience to raise awareness about the par-ticular (deep) machine learning challenges of climate datasets. (lead: UCL, contributors: ULEI, SU).

Aerosol effects on cloud fraction (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter explaining causal effects of aerosol perturbations on cloud changes (lead: UOXF, task 2.1)

Quarterly iMIRACLI newsletters (öffnet in neuem Fenster)
Complexity reduction using δ-MAPS (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter explaining the reduction of highly complex and multidimentional global climate data into vastly simpli-fied dynamic network representation (lead: EPFL, task 3.2)

Deep learning for inference and prediction in multimodal climate data (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter reporting about novel deep learning techniques for inference and prediction for noisy multimodal climate datasets (lead: UCL, contributors: ULEI)

Physics-aware and explainable machine learning for satellite retrievals (öffnet in neuem Fenster)

A publication and PhD thesis chapter introducing a novel ML approach for parameter retrievals that respect physics laws and attains ex-plainable models (lead: UVEG, contributors: ETHZ)

Aerosol-cloud fingerprints in radiances (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter reporting about the detectability of aerosol-cloud interaction processes in satellite-observations space (lead: ULEI, task 1.1)

Publications in scientific journals, including iMIRACLI special issue (öffnet in neuem Fenster)

Publications in scientific journals, including iMIRA-CLI special issue

Aerosol effects on 20th century climate (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter reporting about the signals in 20th and early 21rst century temperature and precipitation evolution at-tributable to anthropogenic aerosol (lead: UEDIN, task 3.1)

Cloud effects on aerosol (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter summarizing the net effect of cloud sources/sinks on aerosol concentrations (lead: SU, task 1.3)

Locally adaptive predictive modelling for spatio-temporal climate datasets (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter introducing a novel approach for spatio-temporal modelling (lead: UOXF, contributors: MetOffice, Am-azon).

Aerosol influence on clouds in the Arctic (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter summarizing the influence of aerosols onArctic clouds and how to detect any influence using observa-tions (lead: SU, task 3.2)

Key drivers of aerosol-cloud dynamics (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter listing the key drivers for aerosol-cloud dynamics (lead: SU, task 2.3)

Causal inference in climate science (öffnet in neuem Fenster)

A perspective paper written by the contributors to WP6 as well as the climate WPs on the challenges of causal inference for climatological datasets (lead: DLR, contributors UVEG, ETHZ, UEDIN, UOXF)

Separability of aerosol-cloud effects by regimes (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter explaining how cloud regimes should optimally be defined to assess causal aerosol-cloud interactions (lead: ULEI, task 2.4, contributor: ETHZ)

Latent variable causal discovery for climate time series (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter introducing a novel causal inference technique for time series accounting for latent variables (lead: DLR, contributors: UOXF).

Predictive modelling for spatio-temporal data (öffnet in neuem Fenster)

A publication or report written by the contributors to WP5 as well as the climate WPs discussing the challenges of predictive models for climatological datasets (lead: UVEG, contributors, UOXF, ULEI, MetOffice Amazon, UEDIN, ETHZ, DLR)

Isolating aerosol effects through observable analogues (öffnet in neuem Fenster)

A publication or PhD thesis chapter on the attribution of cloud/precipitation changes to aerosol perturbations (lead: UOXF, task 2.2)

Veröffentlichungen

Large uncertainty in future warming due to aerosol forcing (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Duncan Watson-Parris; Christopher J. Smith
Veröffentlicht in: Nature Climate Change, 2022, ISSN 1758-678X
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41558-022-01516-0

ClimateBench: A benchmark dataset for data-driven climate projections (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Duncan Watson-Parris, Yuhan Rao, Dirk Olivié, Øyvind Seland, Peer J Nowack, Gustau Camps-Valls, Philip Stier, Shahine Bouabid, Maura Dewey, Emilie Fons, Jessenia Margarita Marina Gonzalez, Paula Harder, Kai Jeggle, Julien Lenhardt, Peter Manshausen, Maria Novitasari, Lucile Ricard, Carla Roesch
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2022, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1002/essoar.10509765.2

Shipping regulations lead to large reduction in cloud perturbations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Duncan Watson-Parris, Matthew W. Christensen, Angus Laurenson, Daniel Clewley, Edward Gryspeerdt, Philip Stier
Veröffentlicht in: Proceedings of the National Academy of Sciences, Ausgabe 119, 2023, ISSN 0027-8424
Herausgeber: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.2206885119

Assessing California Wintertime Precipitation Responses to Various Climate Drivers (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Robert J. Allen, Jean‐Francois Lamarque, Duncan Watson‐Parris, Dirk Olivié
Veröffentlicht in: Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Ausgabe 125, 2023, ISSN 2169-897X
Herausgeber: AGU
DOI: 10.1029/2019jd031736

Invisible ship tracks show large cloud sensitivity to aerosol (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Peter Manshausen, Duncan Watson-Parris, Matthew W. Christensen, Jukka-Pekka Jalkanen, Philip Stier
Veröffentlicht in: Nature, 2022, ISSN 1476-4687
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41586-022-05122-0

Aerosol Forcing Masks and Delays the Formation of the North Atlantic Warming Hole by Three Decades (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Guy Dagan, Philip Stier, Duncan Watson‐Parris
Veröffentlicht in: Geophysical Research Letters, Ausgabe 47, 2023, ISSN 0094-8276
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2020gl090778

Climate Impacts of COVID‐19 Induced Emission Changes (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: A. Gettelman, R. Lamboll, C. G. Bardeen, P. M. Forster, D. Watson‐Parris
Veröffentlicht in: Geophysical Research Letters, Ausgabe 48, 2023, ISSN 0094-8276
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2020gl091805

Model evaluation of short-lived climate forcers for the Arctic Monitoring and Assessment Programme: a multi-species, multi-model study (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Cynthia H. Whaley, Rashed Mahmood, Knut von Salzen, Barbara Winter, Sabine Eckhardt, Stephen Arnold, Stephen Beagley, Silvia Becagli, Rong-You Chien, Jesper Christensen, Sujay M. Damani, Kostas Eleftheriadis, Nikolaos Evangeliou, Gregory S. Faluvegi, Mark Flanner, Joshua S. Fu, Michael Gauss, Fabio Giardi, Wanmin Gong, Jens Liengaard Hjorth, Lin Huang, Ulas Im, Yugo Kanaya, Srinath Krishnan, Zbign
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, 2022, ISSN 1680-7324
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/acp-2021-975

Strong control of effective radiative forcing by the spatial pattern of absorbing aerosol (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Andrew Williams, Philip Stier, Guy Dagan, Duncan Watson-Parris
Veröffentlicht in: Nature Climate Change, Ausgabe 12, 2022, Seite(n) 735-742, ISSN 1758-6798
Herausgeber: Nature
DOI: 10.21203/rs.3.rs-1015938/v1

The Global Atmosphere‐aerosol Model ICON‐A‐HAM2.3–Initial Model Evaluation and Effects of Radiation Balance Tuning on Aerosol Optical Thickness (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: M. Salzmann, S. Ferrachat, C. Tully, S. Münch, D. Watson‐Parris, D. Neubauer, C. Siegenthaler‐Le Drian, S. Rast, B. Heinold, T. Crueger, R. Brokopf, J. Mülmenstädt, J. Quaas, H. Wan, K. Zhang, U. Lohmann, P. Stier, I. Tegen
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 14, 2023, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2021ms002699

Aerosol optical depth disaggregation: toward global aerosol vertical profiles (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Shahine Bouabid, Duncan Watson-Parris, Sofija Stefanović, Athanasios Nenes, Dino Sejdinovic
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 3, 2024, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2024.15

Understanding cirrus clouds using explainable machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kai Jeggle, David Neubauer, Gustau Camps-Valls, Ulrike Lohmann
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 2, 2023, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2023.14

Sink, Source or Something In‐Between? Net Effects of Precipitation on Aerosol Particle Populations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Théodore Khadir, Ilona Riipinen, Sini Talvinen, Dominic Heslin‐Rees, Christopher Pöhlker, Luciana Rizzo, Luiz A. T. Machado, Marco A. Franco, Leslie A. Kremper, Paulo Artaxo, Tuukka Petäjä, Markku Kulmala, Peter Tunved, Annica M. L. Ekman, Radovan Krejci, Annele Virtanen
Veröffentlicht in: Geophysical Research Letters, Ausgabe 50, 2024, ISSN 0094-8276
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2023gl104325

Stratocumulus adjustments to aerosol perturbations disentangled with a causal approach (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Emilie Fons, Jakob Runge, David Neubauer, Ulrike Lohmann
Veröffentlicht in: npj Climate and Atmospheric Science, Ausgabe 6, 2023, ISSN 2397-3722
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s41612-023-00452-w

Rapid saturation of cloud water adjustments to shipping emissions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Peter Manshausen, Duncan Watson-Parris, Matthew W. Christensen, Jukka-Pekka Jalkanen, Philip Stier
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, Ausgabe 23, 2023, Seite(n) 12545-12555, ISSN 1680-7324
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/acp-23-12545-2023

Aerosol absorption in global models from AeroCom Phase III (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Maria Sand, Bjørn H. Samset, Gunnar Myhre, Jonas Gliß, Susanne E. Bauer, Huisheng Bian, Mian Chin, Ramiro Checa-Garcia, Paul Ginoux, Zak Kipling, Alf Kirkevåg, Harri Kokkola, Philippe Le Sager, Marianne T. Lund, Hitoshi Matsui, Twan van Noije, Samuel Remy, Michael Schulz, Philip Stier, Camilla W. Stjern, Toshihiko Takemura, Kostas Tsigaridis, Svetlana G. Tsyro, Duncan Watson-Parris
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, Ausgabe 21, 2021, ISSN 1680-7324
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/acp-2021-51

Machine learning for weather and climate are worlds apart (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Watson-Parris
Veröffentlicht in: Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, Ausgabe 379, 2024, Seite(n) 20200098, ISSN 1364-503X
Herausgeber: Royal Society of London
DOI: 10.1098/rsta.2020.0098

Physics-informed learning of aerosol microphysics (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Paula Harder, Duncan Watson-Parris, Philip Stier, Dominik Strassel, Nicolas R. Gauger, Janis Keuper
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, Ausgabe 1, 2022, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2022.22

On the Contribution of Fast and Slow Responses to Precipitation Changes Caused by Aerosol Perturbations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Shipeng Zhang, Philip Stier, Duncan Watson-Parris
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, Ausgabe 21, 2021, ISSN 1680-7324
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/acp-2020-1317

FaIRGP: A Bayesian Energy Balance Model for Surface Temperatures Emulation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Shahine Bouabid, Dino Sejdinovic, Duncan Watson‐Parris
Veröffentlicht in: Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Ausgabe 16, 2024, ISSN 1942-2466
Herausgeber: American Geophysical Union
DOI: 10.1029/2023ms003926

Marine cloud base height retrieval from MODIS cloud properties using machine learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Julien Lenhardt, Johannes Quaas, Dino Sejdinovic
Veröffentlicht in: Atmospheric Measurement Techniques, Ausgabe 17, 2024, Seite(n) 5655-5677, ISSN 1867-8548
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/amt-17-5655-2024

Identifying climate model structural inconsistencies allows for tight constraint of aerosol radiative forcing (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Leighton A. Regayre, Lucia Deaconu, Daniel P. Grosvenor, David M. H. Sexton, Christopher Symonds, Tom Langton, Duncan Watson-Paris, Jane P. Mulcahy, Kirsty J. Pringle, Mark Richardson, Jill S. Johnson, John W. Rostron, Hamish Gordon, Grenville Lister, Philip Stier, Ken S. Carslaw
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, Ausgabe 23, 2023, Seite(n) 8749-8768, ISSN 1680-7324
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/acp-23-8749-2023

Dependence of Fast Changes in Global and Local Precipitation on the Geographical Location of Absorbing Aerosol (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Andrew I. L. Williams, Duncan Watson-Parris, Guy Dagan, Philip Stier
Veröffentlicht in: Journal of Climate, Ausgabe 36, 2023, Seite(n) 6163-6176, ISSN 0894-8755
Herausgeber: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/jcli-d-23-0022.1

Causal inference for time series (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jakob Runge, Andreas Gerhardus, Gherardo Varando, Veronika Eyring, Gustau Camps-Valls
Veröffentlicht in: Nature Reviews Earth & Environment, Ausgabe 4, 2023, Seite(n) 487-505, ISSN 2662-138X
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/s43017-023-00431-y

Investigating the sign of stratocumulus adjustments to aerosols in the ICON global storm-resolving model (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Emilie Fons, Ann Kristin Naumann, David Neubauer, Theresa Lang, Ulrike Lohmann
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics, Ausgabe 24, 2024, Seite(n) 8653-8675, ISSN 1680-7324
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/acp-24-8653-2024

Combining Temperature and Precipitation to Constrain the Aerosol Contribution to Observed Climate Change (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Carla M. Roesch, Andrew P. Ballinger, Andrew P. Schurer, Gabriele C. Hegerl
Veröffentlicht in: Journal of Climate, Ausgabe 37, 2024, Seite(n) 5211-5229, ISSN 0894-8755
Herausgeber: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/jcli-d-23-0347.1

Pollution tracker: Finding industrial sources of aerosol emission in satellite imagery (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Peter Manshausen, Duncan Watson-Parris, Lena Wagner, Pirmin Maier, Sybrand J. Muller, Gernot Ramminger and Philip Stier
Veröffentlicht in: Environmental Data Science, 2023, ISSN 2634-4602
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/eds.2023.20

Exploring Randomly Wired Neural Networks for Climate Model Emulation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: William Yik, Sam J. Silva, Andrew Geiss, Duncan Watson-Parris
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence for the Earth Systems, Ausgabe 2, 2024, ISSN 2769-7525
Herausgeber: American Meteorological Society
DOI: 10.1175/aies-d-22-0088.1

Model calibration using ESEm v1.0.0 – an open, scalable Earth System Emulator (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Duncan Watson-Parris, Andrew Williams, Lucia Deaconu, Philip Stier
Veröffentlicht in: Geoscientific Model Development, Ausgabe 14, 2022, ISSN 1991-9603
Herausgeber: EGU
DOI: 10.5194/gmd-2021-267

network-based constraint to evaluate climate sensitivity (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Lucile Ricard, Fabrizio Falasca, Jakob Runge, Athanasios Nenes
Veröffentlicht in: Nature Communications, Ausgabe 15, 2024, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-024-50813-z

Causal Inference on Process Graphs, Part I: The Structural Equation Process Representation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nicolas-Domenic Reiter, Andreas Gerhardus, Jonas Wahl, Jakob Runge
Veröffentlicht in: arXiv, 2024
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2305.11561

Causal Inference on Process Graphs, Part II: Causal Structure and Effect Identification (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nicolas-Domenic Reiter, Jonas Wahl, Andreas Gerhardus, Jakob Runge
Veröffentlicht in: arXiv, 2024
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2406.17422

Causal inference for temporal patterns (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Reiter, Nicolas-Domenic; Gerhardus, Andreas; Runge, Jakob
Veröffentlicht in: arXiv publication, 2022
Herausgeber: arXiv Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2205.15149

Asymptotic Uncertainty in the Estimation of Frequency Domain Causal Effects for Linear Processes (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nicolas-Domenic Reiter, Jonas Wahl, Gabriele C. Hegerl, Jakob Runge
Veröffentlicht in: arXiv, 2024
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2406.18191

IceCloudNet: Cirrus and mixed-phase cloud prediction from SEVIRI input learned from sparse supervision (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jeggle, Kai; Czerkawski, Mikolaj; Serva, Federico; Saux, Bertrand Le; Neubauer, David; Lohmann, Ulrike
Veröffentlicht in: Tackling Climate Change with Machine Learning: workshop at NeurIPS 2023, Ausgabe 1, 2023
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2310.03499

Using Non-Linear Causal Models to Study Aerosol-Cloud Interactions in the Southeast Pacific (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jesson, Andrew; Manshausen, Peter; Douglas, Alyson; Watson-Parris, Duncan; Gal, Yarin; Stier, Philip
Veröffentlicht in: Tackling Climate Change with Machine Learning: workshop at NeurIPS 2021, 2021
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2110.15084

Unleashing the Autoconversion Rates Forecasting: Evidential Regression from Satellite Data

Autoren: Novitasari, Maria C and Quaas, Johannes and Rodrigues, Miguel
Veröffentlicht in: NeurIPS 2023 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, 2023
Herausgeber: NeurIPS

Scalable Sensitivity and Uncertainty Analysis for Causal-Effect Estimates of Continuous-Valued Interventions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Jesson, Andrew; Douglas, Alyson; Manshausen, Peter; Solal, Maëlys; Meinshausen, Nicolai; Stier, Philip; Gal, Yarin; Shalit, Uri
Veröffentlicht in: 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), 2022
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2204.10022

Deconditional Downscaling with Gaussian Processes (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Siu Lun Chau, Shahine Bouabid, Dino Sejdinovic
Veröffentlicht in: 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), 2021
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2105.12909

ALAS: Active Learning for Autoconversion Rates Prediction from Satellite Data

Autoren: Maria C. Novitasari, Johannes Quaas, Miguel Rodrigues
Veröffentlicht in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2024
Herausgeber: PMLR

Emulating Aerosol Microphysics with Machine Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Harder, Paula; Watson-Parris, Duncan; Strassel, Dominik; Gauger, Nicolas; Stier, Philip; Keuper, Janis
Veröffentlicht in: ICML 2021 Workshop, Tackling Climate Change with Machine Learning, Ausgabe 1, 2021
Herausgeber: ICML
DOI: 10.48550/arxiv.2109.10593

Returning The Favour: When Regression Benefits From Probabilistic Causal Knowledge

Autoren: Shahine Bouabid, Jake Fawkes, Dino Sejdinovic
Veröffentlicht in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning, 2023
Herausgeber: ICML

Reconstructing Aerosols Vertical Profiles with Aggregate Output Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sofija Stefanovic, Shahine Bouabid, Philip Stier, Athanasios Nenes, Dino Sejdinovic
Veröffentlicht in: Tackling Climate Changewith Machine Learning Workshop at ICML 2021, Ausgabe 2021, 2021
Herausgeber: ICML
DOI: 10.31223/x5qw5s

Leveraging Machine Learning to Predict the Autoconversion Rates from Satellite Data

Autoren: Maria C Novitasari, Johannes Quaas, Miguel Rodrigues
Veröffentlicht in: NeurIPS 2021 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, 2021
Herausgeber: ClimateChangeAI

ALAS: Active Learning for Autoconversion Rates Prediction from Satellite Data

Autoren: Maria C Novitasari, Johanness Quaas, Miguel Rodrigues
Veröffentlicht in: NeurIPS 2023 Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning, 2023
Herausgeber: NeurIPS

NightVision: Generating Nighttime Satellite Imagery from Infra-Red Observations (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Harder, Paula; Jones, William; Lguensat, Redouane; Bouabid, Shahine; Fulton, James; Quesada-Chacón, Dánell; Marcolongo, Aris; Stefanović, Sofija; Rao, Yuhan; Manshausen, Peter; Watson-Parris, Duncan
Veröffentlicht in: Tackling Climate Change with Machine Learning workshop at NeurIPS 2020., Ausgabe 1, 2020
Herausgeber: NeurIPS
DOI: 10.48550/arxiv.2011.07017

Cirrus formation regimes – Data driven identification and quantification of mineral dust effect (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kai Jeggle, David Neubauer, Hanin Binder, Ulrike Lohmann
Veröffentlicht in: Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, 2024, ISSN 1680-7375
Herausgeber: Copernicus GmbH
DOI: 10.5194/egusphere-2024-2559

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