(English below)

Các phương pháp AI, và đặc biệt là học máy (ML) với mạng nơ-ron sâu, đã thay thế các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống trong những năm gần đây. Đại học Kỹ thuật Munich (TUM), cùng với Viện Công nghệ Viễn thám của Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức, đã thành lập nhóm nghiên cứu lớn nhất châu Âu về AI để quan sát Trái đất (AI4EO) trong vài năm qua.

Bắt đầu từ năm 2022, chúng tôi sẽ bắt đầu thành lập một trung tâm ML4Earth quốc gia về chất lượng xuất sắc với khả năng hiển thị cao. Nó sẽ tiến hành nghiên cứu riêng ở cấp độ quốc tế cao nhất bằng cách giải quyết các thách thức cơ bản về phương pháp trong AI4EO và ứng dụng của chúng cho sứ mệnh Châu Âu của một Trái đất song sinh kỹ thuật số. Các hướng nghiên cứu ML sẽ bao gồm học máy nhận thức vật lý, lý luận, ước tính độ không chắc chắn, AI có thể giải thích, Dữ liệu thưa và Khả năng chuyển giao, cũng như Học sâu cho các cấu trúc phức tạp. Các phương pháp mới này sẽ được áp dụng cho các nhiệm vụ thực tế như dự đoán trữ lượng nước ở châu Âu, định lượng băng vĩnh cửu tan băng, ngân sách mực nước biển, mô hình hệ thống khí hậu và trái đất, lập bản đồ thông số đất và phân đoạn đa cảm biến, cùng với các đối tác của chúng tôi tại các viện quốc tế và quốc gia nổi tiếng chẳng hạn như Đại học Bonn, Viện Alfred Wegener, Đại học Bristol, Đại học Leipzig, và Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức.

Một mục tiêu quan trọng khác của dự án là xây dựng cộng đồng quốc tế trong miền AI4EO. Các khía cạnh của điều này bao gồm việc tạo ra các bộ dữ liệu chuẩn cho một loạt các kịch bản ứng dụng, cũng như cung cấp các tài nguyên giáo dục cho các nhà khoa học quan tâm và hội thảo chuyên gia. Mục tiêu của chúng tôi là dân chủ hóa AI4EO để cho phép nhiều nhà nghiên cứu khai thác Copernicus và các nguồn dữ liệu EO khác. Để thành lập trung tâm mới này, chúng tôi hiện đang cung cấp:

• 6 ứng viên tiến sĩ mới / NCS sau tiến sĩ trong các chủ đề khoa học được mô tả
• Một người quản lý dự án
• Một trợ lý nhóm (50%)
• Một nhà khoa học hỗ trợ HPDA / HPC
• Đo điểm chuẩn và vai trò giáo dục

Để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ với chúng tôi theo địa chỉ zhulab@lrg.tum.de

-----

[TECHNICAL UNIVERSITY OF MUNICH - GERMANY] 10 NEW RESEARCH, DATA SCIENCE AND MANAGEMENT  POSITIONS AT A NOVEL CENTER FOR MACHINE LEARNING IN ERTH OBSERVATION 

AI methods, and especially machine learning (ML) with deep neural networks, have replaced traditional data analysis methods in recent years. The Technical University of Munich (TUM), together with the German Aerospace Center’s Remote Sensing Technology Institute, has created the biggest European research team on AI for Earth Observation (AI4EO) over the past few years.

Starting in 2022, we will begin establishing a national ML4Earth center of excellence with high visibility. It will conduct own research at the highest international level by tackling fundamental methodical challenges in AI4EO and their application to the European mission of a Digital Twin Earth. ML research directions will include physics-aware machine learning, reasoning, uncertainty estimation, Explainable AI, Sparse Labels and Transferability, as well as Deep Learning for Complex Structures. These novel methods will be applied to practical tasks such as predicting European water storage, quantifying permafrost thawing, sea level budget, climate and earth system modeling, soil parameter mapping, and multi-sensor segmentation, together with our partners at renowned international and national institutes such as Bonn University, Alfred Wegener Institute, University of Bristol, Leipzig University, and the German Aerospace Center.

Another important goal of the project is international community building within the AI4EO domain. Aspects of this include the creation of benchmark data sets for a wide range of application scenarios, as well as offering educational resources for interested scientists and expert workshops. Our aim is the democratization of AI4EO to enable more researchers to exploit Copernicus and other EO data sources. To establish this new center, we are currently offering:

• 6 new PhD candidates/Postdocs in the described scientific topics
• One project manager
• One team assistant (50%)
• One HPDA/HPC support scientist
• Benchmarking and education roles

For more information, please contact us under zhulab@lrg.tum.de

Geolink tổng hợp từ TUM