DLR Portal
Home|Sitemap|Kontakt Impressum und Nutzungsbedingungen Datenschutz Cookies & Tracking |English
Sie sind hier: Home:Abteilungen:Datenanalyse und -intelligenz:Kausale Inferenz:CausalEarth
Erweiterte Suche
Institut
Abteilungen
Datenmanagement und –aufbereitung
Datenanalyse und -intelligenz
Kausale Inferenz
Maschinelles Lernen
Verteilte Intelligenz & Open Innovation
Datengewinnung und -mobilisierung
HPDA
Stellenangebote
Veröffentlichungen
DLR_School_Lab Jena
Drucken

CausalEarth



CausalEarth is an interdisciplinary ERC Starting grant, aiming to improve our understanding of the causal interdependencies between major drivers (modes) of climate variability by developing novel machine learning-based causal inference methods for both observations and model data. The modes' interdependencies are characterized by common drivers, indirect effects, nonlinearities, nonstationarity, and all these between highly complex spatio-temporal phenomena. CausalEarth will develop causal inference methods that account for such complex characteristics and apply them to observational and climate model data to improve our understanding of the climate system and climate change.

 

Start/End:

2021/2026

Project Leader:

Jakob Runge

 


Laufende Projekte
CausalAnomalies
CausalEarth
XAIDA
iMIRACLI
CausalFlood
Causal Inference
Verwandte Themen im DLR
Kybernetik, künstliche Intelligenz und Robotik
Copyright © 2023 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR). Alle Rechte vorbehalten.