Die Natur global messen und schützen: dank Deep-Learning-Methoden
Globale Herausforderungen erfordern globale Lösungen: Jan Dirk Wegner präsentiert im nächsten 17:15 Kolloquium der ETH-Bibliothek seine Deep-Learning-Ansätze zum Schutz der Natur.
Das 17:15 Kolloquium der ETH-Bibliothek
Donnerstag, 25. April 2024, 17.15 Uhr
Large-scale monitoring of nature with deep learning
Prof. Dr. Jan Dirk Wegner, Department of Mathematical Modeling and Machine Learning, Universität Zürich
ETH Zürich, Campus Zentrum, Rämistrasse 101, 8092 Zürich, Hörsaal E 5 oder via externe SeiteLivestream.
Veranstaltungssprache: Englisch
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In einer Welt, die mit komplexen Umweltproblemen konfrontiert ist, sucht die Wissenschaft nach Wegen, um Antworten auf globaler Ebene zu finden. Traditionelle Forschungsmethoden stossen oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, grossflächige und genaue Modelle unserer Ökosysteme zu erstellen. Doch die Kombination aus modernem Deep Learning und Satellitendaten öffnet Türen für eine umfassende Bewertung der Natur.
Am nächsten 17:15 Kolloquium der ETH-Bibliothek stellt Jan Dirk Wegner, ein Forscher im Bereich des maschinellen Lernens, seine laufenden Arbeiten vor. Sein datengetriebener Ansatz verspricht grosses Potenzial, um transparente und global konsistente Bewertungen unserer Umwelt zu erreichen. Im Vortrag präsentiert Wegner Methoden zur Schätzung von Umweltparametern wie Schneehöhe sowie Vegetationsmerkmale wie Biomasse und Vegetationshöhe.
Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, mehr über Wegners Deep-Learning-Methoden zu erfahren und wie diese dazu beitragen können, die globalen Herausforderungen in den Umwelt- und Geowissenschaften anzugehen.
Prof. Dr. Jan Dirk Wegner ist assoziierter Professor für «Data Science for Sciences» am Department of Mathematical Modeling and Machine Learning (DM3L) der Universität Zürich und ist Leiter des EcoVision Lab der ETH Zürich.
Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Gebiet zwischen maschinellem Lernen, Computer Vision und Fernerkundung zur Lösung wissenschaftlicher Fragestellungen in den Umwelt- und Geowissenschaften.
Er ist Vizepräsident der externe SeiteISPRS Technical Commission II, Mitglied beim ETH AI Center, Direktor der externe SeitePhD Graduate School «Data Science» an der Universität Zürich, und seine Professur ist Teil der externe SeiteDigital Society Initiative an der Universität Zürich.