Schlagwort: maschinelles
Studie zu extremen Regenfällen belegt verbesserte Vorhersagen durch physikgestütztes maschinelles Lernen
Ein Forschungsteam konzentrierte sich auf das extreme Regenereignis „21·7“ in Henan im Jahr 2021. Durch die Analyse anomaler physikalischer Eigenschaften und das Verständnis von Prognoseverzerrungen bei mehreren Modellen konnten sie…
Maschinelles Lernen nutzt Röntgenbeugungsdaten von Polymeren, um das Verhalten neuer Materialien vorherzusagen
Polymere wie Polypropylen sind grundlegende Materialien in der modernen Welt und finden sich in allem, von Computern bis hin zu Autos. Aufgrund ihrer Allgegenwärtigkeit ist es für Materialwissenschaftler von entscheidender…
Physik trifft maschinelles Lernen für bessere Zyklonvorhersagen
Bei der Vorhersage tropischer Wirbelstürme ist Zeit von entscheidender Bedeutung: Je mehr Vorwarnzeit eine Gemeinschaft hat, desto besser sind ihre Mitglieder vorbereitet, wenn ein Sturm an Land geht. Derzeit können…
Maschinelles Lernen und besseres Radar lösen das Problem der „Wolkenbedeckung“
Wolken sind seit Jahrzehnten ein Schreckgespenst für die Fernerkundung der Oberflächentemperatur von Landflächen – eine der wichtigsten Messgrößen des Erdsystems, die für alles verwendet wird, von der Verfolgung des Klimawandels…
Neues Modell nutzt Satellitenbilder und maschinelles Lernen, um Überschwemmungen in städtischen Gebieten zu kartieren
Da der Klimawandel die Intensität von Stürmen erhöht, sind neue Werkzeuge erforderlich, um Überschwemmungen in wenig erforschten Gebieten zu kartieren. Ein neues Kartierungstool der North Carolina State University nutzt maschinelles…
Ingenieure nutzen maschinelles Lernen, um Chaos in Systemen zu messen
Wie messen wir Chaos und warum sollten wir das tun? Gemeinsam nutzen die Penn-Ingenieure Dani S. Bassett, der J. Peter Skirkanich-Professor für Bioingenieurwesen und Elektro- und Systemtechnik sowie der Postdoktorand…
Wie maschinelles Lernen die Strukturbiologie vorantreibt
Für Lucas Farnung gibt es keine faszinierendere Frage als die, wie sich aus einer einzelnen befruchteten Eizelle ein voll funktionsfähiger Mensch entwickelt. Als Strukturbiologe untersucht er diesen Prozess im kleinsten…
Wissenschaftler nutzen maschinelles Lernen, um die Vielfalt der Baumarten in Wäldern vorherzusagen
Ein Forscherteam unter der Leitung von Ben Weinstein von der University of Florida im US-Bundesstaat Oregon nutzte maschinelles Lernen, um hochdetaillierte Karten von über 100 Millionen einzelnen Bäumen an 24…
Forscherteam nutzt Satellitendaten und maschinelles Lernen zur Vorhersage der Taifunintensität
Angesichts der Herausforderungen, die der Klimawandel bei der Vorhersage von Taifunen mit sich bringt, hat ein Forscherteam eine Technologie entwickelt, die Echtzeit-Satellitendaten und Deep-Learning-Funktionen nutzt, um Taifune präziser vorherzusagen. Unter…
Die Integration der Kleinwinkelneutronenstreuung in maschinelles Lernen verbessert die Messung komplexer Molekülstrukturen
Die Kleinwinkelstreuung (SAS) ist eine leistungsfähige Methode zur Untersuchung von Proben im Nanometermaßstab. Bisher wurde ihre Anwendung in der Forschung jedoch dadurch eingeschränkt, dass sie ohne vorherige Kenntnis der chemischen…