Maschinelles Lernen für umsetzbare Klimawissenschaft 2025
Beschreibung
Konferenz über Machine Learning für umsetzbare Klimawissenschaft mit den Referenten Veronika Eyring, William D. Collins, Pierre Gentine und Laure Zanna. Postersitzungen, finanzielle Unterstützung verfügbar. Bewerben Sie sich frühzeitig, da einige Treffen schnell ausgebucht sind.
Höhepunkte
Internationale Konferenz mit Schwerpunkt auf bahnbrechender und unveröffentlichter Forschung im Bereich maschinelles Lernen für Klimawissenschaften. Bietet eine vielfältige Auswahl an Rednern und Diskussionsleitern aus weltweiten Institutionen. Beinhaltet Postersessions für Personen in allen Karrierephasen. Bietet Möglichkeiten zum informellen Networking durch gemeinschaftliche Mahlzeiten und Freizeit. Erforscht die Entwicklung hybrider (Physik+ML) Erdsystemmodelle mit größerer Treue. Diskutiert Fähigkeiten für Klimaextreme durch große Ensembles mit Emulatoren. Fortschritte in der Analyse und Benchmarking von Klimamodellen. Adressiert zentrale ML-Herausforderungen wie Generalisierung, Unsicherheitsquantifizierung, erklärbare KI und Kausalität. Bringt ML- und Klimawissenschaftler sowie den privaten Sektor zusammen, um den Fortschritt in Richtung umsetzbarer Klimawissenschaft zu beschleunigen. Wird an einem abgelegenen Ort abgehalten, um Kameradschaft zu fördern und dauerhafte wissenschaftliche Gemeinschaften zu schaffen.
Veranstaltungsort
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