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The AI-CORE Project - Artificial Intelligence for Cold Regions

Dietz, Andreas und Baumhoer, Celia und Heidler, Konrad und Mou, LiChao und Nitze, Ingmar und Scheinert, Mirko und Fischer, Georg und Hajnsek, Irena und Christmann, Julia und Roesel, Anja und Loebel, Erik und Long, Duc Phan und Dinter, Tilman und Humbert, Angelika und Grosse, Guido und Zhu, Xiao Xiang (2022) The AI-CORE Project - Artificial Intelligence for Cold Regions. European Geosciences Union (EGU) General Assembly, 2022-05-23 - 2022-05-27, Vienna, Austria. doi: 10.5194/egusphere-egu22-3446.

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Offizielle URL: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU22/EGU22-3446.html

Kurzfassung

Artificial Intelligence for Cold Regions (AI-CORE) is a collaborative approach for applying Artificial Intelligence (AI) methods in the field of remote sensing of the cryosphere. Several research institutes (German Aerospace Center, Alfred-Wegener-Institute, Technical University Dresden) bundled their expertise to jointly develop AI-based solutions for pressing geoscientific questions in cryosphere research. The project addresses four geoscientific use cases such as the change pattern identification of outlet glaciers in Greenland, the object identification in permafrost areas, the detection of calving fronts in Antarctica and the firn-line detection on glaciers. Within this presentation, the four AI-based final approaches for each addressed use case will be presented and exemplary results will be shown. Further on, the implementation of all developed AI-methods in three different computer centers was realized and the lessons learned from implementing several ready-to-use AI-tools in different processing infrastructures will be discussed. Finally, a best-practice example for sharing AI-implementations between different institutes is provided along with opportunities and challenges faced during the present project duration.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/187150/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:The AI-CORE Project - Artificial Intelligence for Cold Regions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Dietz, AndreasAndreas.Dietz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Baumhoer, CeliaCelia.Baumhoer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1339-2288NICHT SPEZIFIZIERT
Heidler, KonradKonrad.Heidler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mou, LiChaoLiChao.Mou (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nitze, Ingmaringmar.nitze (at) awi.dehttps://orcid.org/0000-0002-1165-6852NICHT SPEZIFIZIERT
Scheinert, MirkoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fischer, GeorgGeorg.Fischer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7987-5453NICHT SPEZIFIZIERT
Hajnsek, IrenaIrena.Hajnsek (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0926-3283NICHT SPEZIFIZIERT
Christmann, JuliaAlfred-Wegener-InstitutNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roesel, AnjaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Loebel, ErikNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Long, Duc PhanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Dinter, TilmanAlfred-Wegener-InstitutNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Humbert, AngelikaAlfred Wegener Institute for Polar and Marine Research, Bremerhaven, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Grosse, GuidoAlfred-Wegener-Institut, Potsdamhttps://orcid.org/0000-0001-5895-2141NICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, Xiao Xiangxiao.zhu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.5194/egusphere-egu22-3446
Status:veröffentlicht
Stichwörter:AI, cold regions, deep learning
Veranstaltungstitel:European Geosciences Union (EGU) General Assembly
Veranstaltungsort:Vienna, Austria
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:2022-05-23 - 2022-05-27
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung, R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Dynamik der Landoberfläche
Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > Radarkonzepte
Hinterlegt von: Baumhoer, Dr. Celia
Hinterlegt am:04 Jul 2022 13:43
Letzte Änderung:13 Jan 2023 17:39

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