BioTrain - Trainieren von Algorithmen des maschinellen Lernens: Neue Wege zur Analyse und Vorhersage von Mustern und Zusammenhängen skalenübergreifender Biodiversitätsdaten
Projektleiter:
Projekthomepage:
Finanzierung:
Das Projekt BioTrain wird mithilfe leistungsstarker Algorithmen des maschinellen Lernens auf Basis von Biodiversitäts- und Umweltdaten Prognosen für die Funktionalität von Ökosystemen erstellen. Weiterhin werden Handlungsoptionen zur Förderung der Funktionalität und ein Frühwarnsystem zur Vermeidung negativer Umwelteffekte etablieren. Dazu sollen ein(e) Datenwissenschaftler*in, der an das Anhalt Center for Data Science angegliedert ist mit Fachwissenschaftler*innen aus zwei verschiedenen Themenbereichen der Biodiversitätsforschung zusammenarbeiten.
Der Bereich „Mobile Links“ beschäftigt sich mit der Bewegung von Organismen, welche die Zusammensetzung von Lebensgemeinschaften und damit die Biodiversität funktionell beeinflusst. Ziel ist es Vorhersagemodelle für den Einfluss von Weidetieren (Mobile Links) auf Lebensgemeinschaften verschiedener Taxa und damit die Resilienz von Offenlandschaften über verschiedene räumliche und zeitliche Skalen hinweg zu entwickeln.
Der zweite Bereich „Mikrobielle Gemeinschaften“ beschäftigt sich mit Boden- bzw. Rhizosphären-Mikrobiomen in Ackerböden. Ziel ist es die Haupteinflussfaktoren auf die Bodensuppressivität zur integrierten Kontrolle von Phytopathogenen in Böden unter verschiedenem landwirtschaftlichem Management zu identifizieren und Strategien zur Förderung der Bodengesundheit für ein nachhaltiges Bodenmanagement zu erarbeiten.
Projektlaufzeit: 12/2022 bis 11/2025
Förderkennzeichen: 16DKWN019
Der Bereich „Mobile Links“ beschäftigt sich mit der Bewegung von Organismen, welche die Zusammensetzung von Lebensgemeinschaften und damit die Biodiversität funktionell beeinflusst. Ziel ist es Vorhersagemodelle für den Einfluss von Weidetieren (Mobile Links) auf Lebensgemeinschaften verschiedener Taxa und damit die Resilienz von Offenlandschaften über verschiedene räumliche und zeitliche Skalen hinweg zu entwickeln.
Der zweite Bereich „Mikrobielle Gemeinschaften“ beschäftigt sich mit Boden- bzw. Rhizosphären-Mikrobiomen in Ackerböden. Ziel ist es die Haupteinflussfaktoren auf die Bodensuppressivität zur integrierten Kontrolle von Phytopathogenen in Böden unter verschiedenem landwirtschaftlichem Management zu identifizieren und Strategien zur Förderung der Bodengesundheit für ein nachhaltiges Bodenmanagement zu erarbeiten.
Projektlaufzeit: 12/2022 bis 11/2025
Förderkennzeichen: 16DKWN019
Kooperationen im Projekt
Kontakt

Prof. Dr. habil. Christina Fischer
FB 1: Landwirtschaft, Ökotrophologie und Landschaftsentwicklung
Strenzfelder Allee 28
06406
Bernburg
Tel.:+49 3471 3551100
weitere Projekte
Die Daten werden geladen ...