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Anwendungen und Projekte: Data Science
OpenSearch@DLR
(02/2021 – 12/2022)
Daten sind der Rohstoff für Forschung, Innovation und Wirtschaft im 21. Jahrhundert. Ein offener, unbeeinflusster und nachvollziehbarer Zugang zu Information ist daher eine Grundvoraussetzung für die freie Entfaltung der digitalen Gesellschaft. Derzeit ist aber insbesondere die Internetsuche hochgradig monopolisiert. Dies beeinflusst den Zugang zu Information und Wissen, behindert Wissenschaft und Wirtschaft und beeinträchtigt Europas digitale Souveränität.
Das Projekt OpenSearch@DLR greift dieses, für das DLR und die Wissenschaft an sich, strategisch wichtige Digitalthema auf und sondiert Konzepte für eine verteilte und offene Infrastruktur für die Internetsuche der nächsten Generation.
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AI-CORE
(11/2019 – 10/2022)
Im November 2019 startet mit AI4CORE ein von der Helmholtz Gesellschaft gefördertes Projekt zur Implementierung von Methoden der künstlichen Intelligenz in der Kryosphärenforschung.
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TecVolSA
Wir planen ein intelligentes Verarbeitungssystem für Erdbeobachtungsdaten zur Beobachtung des Erdbebenzyklus und der vulkanischen Aktivität in Südamerika.
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HAICU
(04/2019 – ...)
Mit der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU ) baut die Helmholtz-Gemeinschaft ein zukunftsweisendes Netzwerk für angewandte Künstliche Intelligenz (KI) auf. HAICU wird Verfahren der KI beispielsweise für die Analyse komplexer Systeme in den Bereichen Klima, Energie, Verkehr oder Gesundheit entwickeln, umsetzen und verbreiten.
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MuDS
Während die Datenvolumina und -komplexität sowie Echtzeitanforderungen in allen Forschungsbereichen - vor allem auch in den oft datenlastigen Helmholtz-Forschungsbereichen - stark zunehmen, sind Experten für Data Science selten oder fehlen vollständig. Daher ist es dringend nötig, die nächste Generation von Wissenschaftlern an der Schnittstelle von Data Science und verschiedenen Domänenwissenschaften auszubilden.
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So2Sat
(2017 – ...)
In 2050, it is expected that three fourths of the world’s population will live in metropolises. This transition will inherently alter the physical dimensions and configurations of cities at all scales, which is a fact presenting an enormous challenge to urban planners and logisticians. Yet, our understanding of urbanization at these scales is primarily based on United Nations population figures, but these statistics do not provide information on the distribution, pattern, and evolution of the built environment. For example, the knowledge of the spatial evolution as well as the posulation density of informal settlements such as slums or refugee settlements in many mega-cities is far from sufficient for a sustainable planning.
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ExtremeEarth
(01/2019 – 12/2021)
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QSP Big-Data-Plattform
(20.. – 20..)
Der Fokus des Projekts „Big-Data-Plattform“ (BDP) ist eine methodische „Data-Science“-Plattform für schwerpunktübergreifende Analysen heterogener, verteilter Daten. Hierzu werden Big-Data- und Cloud-Computing-Technologien adressiert. Neben ihrem Einsatz in den großen Datenanwendungen des DLR unterstützt die Plattform Nutzer aus Industrie, Behörden und Öffentlichkeit beim Aufbau komplexer Wertschöpfungsketten und schafft neue Möglichkeiten der Handlung und Planung zum Beispiel in den Bereichen Mobilität, Umwelt und Sicherheit.
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