HEIBRiDS (Helmholtz International Berlin Research School in Data Science) ist ein interdisziplinäres Promotionsprogramm und bildet junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in der Anwendung von Data Science in einem breiten Spektrum naturwissenschaftlicher Fachgebiete aus (Erde & Umwelt, Geowissenschaften, Materialien und Energie, Molekularmedizin). Die Mission von HEIBRiDS ist es, neue Generationen von Forschenden auszubilden, die als qualifizierte Data Scientists die Anforderungen und Herausforderungen der Disziplinen verstehen, in denen Data Science unverzichtbar geworden ist. HEIBRiDS wird gemeinsam von der Helmholtz Gemeinschaft und BIFOLD (Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data) getragen.
PhD Projekt am GFZ: Predicting geomagnetic conditions on the Earth from multi-spectral images of the Sun by combining data science and physical models
In diesem Projekt wollen wir die wachsende Anzahl hochauflösender multispektraler Aufnahmen der Sonne nutzen, um die Vorhersage der Sonnenwindströme zu verbessern, die die Erde erreichen. Wir planen, moderne Methoden der Computer Vision und des maschinellen Lernens einzusetzen, um Sonnenbilder zu erfassen, zu analysieren und in ein empirisches (datenbasiertes) Modell zu integrieren. Dazu entwickeln und trainieren wir ein Regressionsmodell, das den Sonnenwind anhand der umfangreichen verfügbaren Daten vorhersagt, darunter Sonnenwindmessungen in Erdnähe und multispektrale Sonnenaufnahmen. Allein vom Solar Dynamics Observatory (SDO) werden pro Tag etwa 1 TB an Daten übertragen. Große Mengen historischer Beobachtungen stehen heute von der NASA und ihren Partnerzentren zur Verfügung, während am GFZ Potsdam eine umfangreiche Datenbank von Sonnenbildern aus verschiedenen Missionen gepflegt wird.
Doktorand: Daniel Collin
Betreuer: Prof. Dr. Yuri Shprits, Prof. Dr. Guillermo Gallego (TU Berlin)
Laufzeit: 10/2022 – 09/2026
Zuwendungsgeber: Helmholtz Gemeinschaft
Webseite: https://www.heibrids.berlin