UZH Data Science for Sciences, Institute for Computational Science

Das «Data Science for Sciences»-Team forscht im Grenzbereich von maschinellem Lernen, Computer Vision und Fernerkundung, um wissenschaftliche Fragen in den Umwelt- und Geowissenschaften zu lösen. Unser Ziel ist es, originelle, datengesteuerte Methoden zu entwickeln, mit denen Umweltdaten in sehr grossem Massstab automatisch analysiert werden können. Wir arbeiten eng mit unseren Kollegen aus der Ökologie zusammen, um gemeinsam neue Wege zu finden, unsere Umwelt auf globaler Ebene mit Hilfe künstlicher Intelligenz zu schützen. Zu den wissenschaftlichen Projekten gehören die globale Kartierung von Vegetationsparametern wie Baumkronenhöhe und Kohlenstoffvorrat mit sehr hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung, die Überwachung landwirtschaftlicher Flächen, die Vorhersage des Wasserstands bei Überschwemmungsszenarien oder die Einrichtung eines Schnellwarnsystems zur Erkennung von Waldzerstörung. Auf der technischen Seite untersuchen wir spannende Themen wie die Quantifizierung von Unsicherheiten beim Deep Learning, erklärbare künstliche Intelligenz, graphische neuronale Netze oder die Zeitreihenanalyse mit Transformatoren. Wir glauben, dass interdisziplinäre Forschung der Schlüssel zu wissenschaftlichen Durchbrüchen ist und streben immer danach, unsere Forschung in die Praxis umzusetzen, indem wir mit NGOs, Unternehmen oder der öffentlichen Verwaltung zusammenarbeiten.