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Auflistung nach Autor:in "Abecker,Andreas"

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  • Textdokument
    3. Workshop Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik
    (INFORMATIK 2022, 2022) Abecker,Andreas; Bruns,Julian; Naumann,Stefan
    In den letzten Jahren werden die vom Menschen verursachten Umweltprobleme, wie Klimawandel, Verlust der Artenvielfalt, Verschmutzung der Meere usw. immer offenkundiger, in ihren negativen Auswirkungen für den Menschen immer dramatischer und ihr besseres Verständnis als Grundlage für kraftvolle Lösungsansätze wird immer bedeutender und drängender, wenn wir unsere gegenwärtige Lebensweise mit einem hohen Maß an materiellem Wohlstand und politisch-gesellschaftlicher Stabilität auch nur einigermaßen wahren wollen. Die Informatik und auch die Künstliche Intelligenz können und sollten eine hervorgehobene Rolle einehmen, wenn es darum geht, komplexe natur-, umwelt-, erd- und lebenswissenschaftliche Zusammenhänge besser zu erfassen, zu überwachen, zu verstehen und aus diesem Verständnis heraus effizientere und effektivere technische Lösungsansätze zum Umgang mit den großen Umweltproblemen zu entwickeln. In der KIU-Workshopreihe werden in diesem großen Themenkomplex neue innovative Ideen vorgestellt, offene Forschungsfragen und Lösungsansätze diskutiert und Anwendungsbeispiele aus den Schnittfeldern von KI und Umweltanwendungen präsentiert.
  • Textdokument
    Comparison Spatio-Temporal Prediction Approaches of Point-Referenced Environmental Data
    (INFORMATIK 2022, 2022) Dorffer,Nina; Bruns,Julian; Abecker,Andreas; Lossow,Stefan
    Due to climate change and the effect on human health, there is an urgency to observe and understand the environment. To achieve this goal, knowledge about the development of environmental parameters over time and space is necessary. The analysis of the underlying data can therefore be done with spatial, temporal or even spatio-temporal methods. These methods can also be combined: First spatial,then temporal analyses and vice versa. In this work, we compare the effect of the decision whether to first analyze the data spatially, temporally or both simultaneously. We chose temperature data in Baden-Württemberg, yearly and monthly aggregated, for our comparison.