Veranstaltungsprogramm

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Sitzungsübersicht
Sitzung
WS 21: KIU-2020
Zeit:
Freitag, 02.10.2020:
9:00 - 18:00

Ort: informatik2020.hybrid-avdata.de
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Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik

Zusammenfassung der Sitzung

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Die Umweltinformatik befasst sich interdisziplinär mit der Analyse und Bewertung von Umweltsachverhalten. Aus informationstechnologischer Sicht spielen dabei beispielsweise Simulationen komplexer Systeme, Geographische Informationssysteme (GIS) und räumliche Datenanalyse, Messnetze und Sensordatenverarbeitung sowie Fernerkundung und Bildverarbeitung eine große Rolle. Außer in der Wissenschaft findet die Umweltinformatik ihre wichtigsten Anwendungen in der öffentlichen Verwaltung (Natur- und Umweltschutz, Umweltdatenportale, Katastrophenschutz, Verbraucherschutz, Wassermanagement etc.), aber auch in der Wirtschaft (betriebliche Umweltinformationssysteme). Enge Bezüge und teilweise Überlappungen ergeben sich auch zur Agrar-, zur Hydro-, zur Energie- und zur Gesundheitsinformatik sowie im Bereich Green IT.

Die Umweltinformatik betrachtet in aller Regel sehr komplexe Prozesse in Ökosystemen, deren Verhalten (noch) nicht vollständig bekannt und verstanden ist, deren Verhalten nur approximativ oder vereinfachend modelliert, simuliert oder vorhergesagt werden kann und bei deren Beobachtung häufig relevante Größen unbekannt sind oder nur geschätzt werden können. Zusätzlich müssen bei der Betrachtung von Ökosystemen noch weitere Systeme, die aus Informatiksicht nicht einfach zu behandeln sind, wie z.B. Wetter, betrachtet werden, da diese ebenfalls direkte und indirekte Einflüsse ausüben. Entscheidungen in Anwendungsfällen (wie z.B. Planungsverfahren, Notfallmanagement, Politikgestaltung) sind in der Regel schwierige Abwägungen und erfordern Fach- und Erfahrungswissen. Die entsprechenden Fragestellungen haben vielfältige Wechselwirkungen zu hoch aktuellen und enorm wichtigen Themen wie z.B. Klimawandel, Energiewende, Biodiversität und Nachhaltigkeit, aber auch zu großen Technologietrends wie Smart Cities, Smart Agriculture oder Smart Grids.

Die Anwendung von Methoden und Technologien der KI drängt sich also auf. Für den Workshop KIU-2020 laden wir Forscher, Entwickler und Anwender ein, gemeinsam ihre Fragestellungen, Lösungsansätze und Ergebnisse zu intelligenten IT-Ansätzen für Umweltanwendungen zu diskutieren.

Aus technischer Sicht betrachten wir die gesamte Breite intelligenter Software-Ansätze, also aus symbolischer und subsymbolischer KI, intelligenter Datenanalyse, maschinellem Lernen usw.

Aus Anwendungssicht betrachten wir alle Themenfelder der Umweltinformatik sowie angrenzende Gebiete mit hoher Umweltrelevanz wie Green IT, Smart Agriculture usw.


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Präsentationen

Applying a deep learning-based approach for scaling vegetation dynamics to predict changing forest regimes under future climate and fire scenarios

Werner Rammer, Ruper Seidl

Ecosystem Dynamics and Forest Management Group, TU Munich

Rammer-Applying a deep learning-based approach for scaling vegetation dynamics-139_a.pdf


Einblicke in den Wasserverbrauch

Martin Wagner

TZW: DVGW-Technologiezentrum Wasser, Deutschland

Wagner-Einblicke in den Wasserverbrauch-243_a.pdf


Feature-basiertes Clustering von Umweltzeitreihen mit Self-Organizing-Map-Ensembles

Andreas Wunsch1, Tanja Liesch1, Stefan Broda2

1Karlsruher Institut für Technologie, Deutschland; 2Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe

Wunsch-Feature-basiertes Clustering von Umweltzeitreihen-102_a.pdf


Übertragung eines Vorgehensmodells zur KI-Integration vonder Industrie auf Umweltinformationssysteme

Désirée Hilbring, Julius Pfrommer

Fraunhofer IOSB, Deutschland

Hilbring-Übertragung eines Vorgehensmodells zur KI-Integration vonder Industrie auf Umweltinformationssysteme-_a.pdf


Enabling decentralized demand side management in industrial energy supply systems: A modular framework to implement control add-ons and external interfaces

Daniel Bull, Adrian Bürger, Markus Bohlayer, Markus Fleschutz, Marco Braun

Institute of Refrigeration, Air-Conditioning, and Environmental Engineering, Karlsruhe University of Applied Sciences, Germany

Bull-Enabling decentralized demand side management in industrial energy supply systems-161_a.pdf


Nitrat-Monitoring 4.0 – Intelligente Systeme zur nachhaltigen Reduzierung von Nitrat im Grundwasser

Tanja Liesch1, Julian Bruns2, Andreas Abecker2, Désirée Hilbring3, Divas Karimanzira4, Tobias Martin5, Martin Wagner5, Andreas Wunsch1, Thilo Fischer6

1KIT, Institut für Angewandte Geowissenschaften, Abteilung Hydrogeologie; 2Disy Informationssysteme GmbH, Deutschland; 3Fraunhofer IOSB; 4Fraunhofer ISOB-AST; 5DVGW-Technologiezentrum Wasser (TZW), Außenstelle Dresden; 6DVGW-Technologiezentrum Wasser (TZW)

Liesch-Nitrat-Monitoring 40 – Intelligente Systeme zur nachhaltigen Reduzierung von Nitrat-135_a.pdf


Online-Überwachung von Chlor und Chlordioxid mittels optischer Spektroskopie

Martin Wagner, Averil Fernandes, Gabriele Nüske

TZW: DVGW-Technologiezentrum Wasser, Deutschland

Wagner-Online-Überwachung von Chlor und Chlordioxid mittels optischer Spektroskopie-242_a.pdf


Quantifizieren von Zielkonflikten globaler Landnutzung mit Hilfe mehrdimensionaler Optimierung und LPJ-GUESS

Sven Lautenbach1, Anita D, Bayer2, Almut Arneth2

1HeiGIT at Heidelberg University, Schloss-Wolfsbrunnenweg 33, D-69118 Heidelberg, Germany,; 2Karlsruhe Institute of Technology, Institute of Meteorology and Climate Research (IMK-IFU), 82467 Garmisch-Partenkirchen, Germany

Lautenbach-Quantifizieren von Zielkonflikten globaler Landnutzung-259_a.pdf


 
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