• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; E-Artikel
  • Titel: Wie schnell steigt Magma auf? : Maschinelles Lernen (ML) hilft bei der Antwort
  • Beteiligte: Rottensteiner, Franz [Verfasser:in]; Holtz, Francois [Verfasser:in]; Almeev, Renat [Verfasser:in]; Wittich, Dennis Cyrill [Verfasser:in]; Sester, Monika [Verfasser:in]; Leichter, Artem [Verfasser:in]
  • Erschienen: Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2022
  • Erschienen in: Unimagazin 1/2 (2022) ; Unimagazin
  • Ausgabe: published Version
  • Sprache: Deutsch
  • DOI: https://doi.org/10.15488/12324
  • ISSN: 1616-4075
  • Schlagwörter: Klimaänderung ; Forschungseinrichtung ; Ressourcen ; Erdoberfläche ; Geologie
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: Wissenschaftler*innen der Geoinformatik und der Geowissenschaften bündeln ihre Expertisen, um Georisiken zu minimieren. In diesem Beitrag zeigen sie, dass maschinelles Lernen (ML) für die Auswertung von großen analytischen Datensätzen unumgänglich ist, um Prozesse in Magma-Reservoiren nachzuvollziehen. Der Einsatz von ML ermöglicht ein schnelles Reagieren bei laufenden vulkanischen Eruptionen, wie zum Beispiel La Palma.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang
  • Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung (CC BY)