Multiple Methods

DeepRain kombiniert moderne Methoden des maschinellen Lernens mit leistungsfähigen Datenbereitstellungs- und -verarbeitungssystemen. Ziel des Projekts ist es, räumlich und zeitlich hochauflösende Karten mit verbesserten und validierten Niederschlagsvorhersagen einschließlich ihrer Unsicherheiten zu erstellen.

DeepRain

Das DeepRain-Projekt ist eine Zusammenarbeit des Jülich Supercomputing Centre (JSC) im Forschungszentrum Jülich, the German Weather Service (DWD), Universitäten Osnabrück und Bonn und die Jacobs University in Bremen.

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Bildquelle: DWD

Das DeepRain-Projekt ist eine Kooperation des Jülich Supercomputing Centre (JSC) am Forschungszentrum Jülich, des Deutschen Wetterdienstes (DWD), der Universitäten Osnabrück und Bonn sowie der Jacobs University in Bremen. In den drei Jahren der Förderung durch das BMBF untersuchen die Partner, wie moderne Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Niederschlagsvorhersagen in Deutschland eingesetzt werden können. Präzise Vorhersagen von Regen und Schnee mit einem zuverlässigen Hinweis auf die zu erwartende Niederschlagsmenge sind nach wie vor eine extreme Herausforderung für die Wettermodellierung, insbesondere auf den lokalen Skalen, wo sie am relevantesten sind.