Regen vorhersagen, Dürren frühzeitig erkennen und den richtigen Zeitpunkt für die Aussaat bestimmen – all das ist heute längst nicht mehr nur eine Frage der Erfahrung von Landwirtinnen und Landwirten. Unser Alumnus Jakob Schloer arbeitet daran, den Vorhersagehorizont von Wettervorhersagen zu erweitern, damit die darauf basierenden Entscheidungen stärker datengestützt getroffen werden können. Am European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), einem der weltweit führenden Zentren für Wettervorhersagen, entwickelt er Machine-Learning-Modelle, die Wetterprognosen besser nutzbar machen und so Landwirtinnen und Landwirten oder Stromversorgern fundiertere Entscheidungen ermöglichen.
Jakob Schloers wissenschaftlicher Weg begann im September 2020 an unserem Exzellenzcluster in Tübingen. Dort forschte er als Doktorand in der Arbeitsgruppe von Bedartha Goswami zum Klimaphänomen El Niño. Im Sommer 2024 schloss er seine Promotion erfolgreich ab. In unserem Videointerview spricht Jakob über seine Zeit am Cluster. Er erzählt von seinen Erfahrungen in der Tübinger Machine-Learning-Community, gibt Tipps für aktuelle Promovierende und erklärt, wie maschinelles Lernen die Wettervorhersage verändert.
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Dieses Video bildet den Auftakt unserer neuen Reihe „ML Cluster Alumni Spotlights“, in der wir erneut mit ehemaligen Gruppenleiter:innen, Postdoktorand:innen und Promovierenden ins Gespräch kommen, um zu erfahren, wo sie heute tätig sind und woran sie aktuell arbeiten.
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