„Horizonte erweitern” ist das Motto der Austauschprogramme der Helmholtz Information and Data Science Academy (HIDA). Im Rahmen des „Visiting Researcher“-Programmes werden nun zehn Wissenschaftler:innen für drei Monate am GFZ forschen. Dabei freuen wir uns, folgende Forscher:innen mit ihren spannenden Projekten am GFZ begrüßen zu dürfen:
Wegayehu Asfaw (University of Twente, Netherlands)
bei Hui Tang (Sektion 4.7 „Erdoberflächenprozessmodellierung“)
“Machine learning based urban flood susceptibility prediction using multiple remote sensing data”
Claudia Fournier (Universidad Autónoma de Madrid, Spain)
bei Mohammadmehdi Saberioon und Sibylle Itzerott (Sektion 1.4 „Fernerkundung und Geoinformatik“)
“Towards an early warning of Cyanobacterial Blooms: Application of machine learning and hyperspectral imagery to discriminate changes on cyanobacterial spectral response”
KE HE (University of Bristol, UK)
bei Bruno Merz (Sektion 4.4 „Hydrologie“)
“Quantitative analysis of road network components (bridges) vulnerability in flood”
Seyed Mojtaba Hosseini-Nasab (University of Science & Technology of Iran)
bei Sven Fuchs (Sektion 4.8 „Geoenergie“)
“Machine-Learning and Deep Learning Estimation of Sedimentary Thermal Properties for using in Geothermal Energy and Greenhouse Gas Storage”
Ze Jiang (University of New South Wales)
bei Bruno Merz (Sektion 4.4 „Hydrologie“)
“A novel method to estimate flood extremes using spectrally transformed climate information”
Tao Liu (University of Arizona, USA)
bei Hui Tang (Sektion 4.7 „Erdoberflächenprozessmodellierung“)
“Linking rainfall patterns to post-fire hydrological extrema across scales”
Vishal Mishra (Indian Institute of Technology Roorkee, India)
bei Mahdi Motagh (Sektion 1.4 „Fernerkundung und Geoinformatik“)
“AI-based Landslide Mapping using Time-Series SAR data in combination with ancillary Geodata for Uttarakhand Himalayas”
Daniela Rodriguez Castro (University of Liège, Belgium)
bei Heidi Kreibich (Sektion 4.4 „Hydrologie“)
“Developing a regional flood damage model through machine-learning techniques”
René Steinmann (Institut des Sciences de la Terre, Senegal)
bei Fabrice Cotton (Sektion 2.6 „Erdbebengefährdung und dynamische Risiken“)
“Exploring continuous seismograms for hidden tectonic signatures with machine learning”
Patricio Yeste (University of Granada, Spain)
bei Andreas Güntner (Sektion 4.4 „Hydrologie“)
“Data-driven Advancement of hydrological Modelling with long-term In-Situ Observations (DAMISO)”
Horizonte erweitern – mit HIDA
HIDA ist Deutschlands größtes postgraduales Ausbildungsnetzwerk in den Informations- und Datenwissenschaften mit dem Ziel, den Wissenstransfer in diesen Bereichen innerhalb der Helmholtz-Gemeinschaft und über deren Grenzen hinaus zu fördern. Als Dachorganisation für die sechs „Helmholtz Information & Data Science Research Schools“ fördert HIDA die Ausbildung von mehr als 250 Doktorand:innen an der Schnittstelle zwischen den Datenwissenschaften und den Helmholtz-Forschungsbereichen. Allen Helmholtz-Nachwuchswissenschaftler:innen bietet HIDA außerdem attraktive Möglichkeiten, sich in einem breiten Methodenspektrum aus- und weiterzubilden und Teil eines internationalen Data-Science-Netzwerks zu werden.
Darüber hinaus etabliert HIDA internationale und nationale Austauschprogramme für Data Science-Talente:
Mit dem HIDA Trainee Netzwerk ermöglicht HIDA gezielt jungen Helmholtz-Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern ein- bis dreimonatige Forschungsaufenthalte an einem anderen Helmholtz-Zentrum und unterstützt sie dabei finanziell.
Parallel dazu steht Daten-Wissenschaftler:innen aus anderen Forschungseinrichtungen, der Wirtschaft oder aus dem Ausland das Helmholtz Visiting Researcher Program offen. Auch hier fördert HIDA ein- bis dreimonatige Gastaufenthalte an einem der 18 Helmholtz-Zentren.
Zukünftige Ausschreibungen werden über „Projekte & Internationales“ bekannt gegeben. Für weitere Informationen zu den Programmen wenden Sie sich gerne an die genannten Kontaktpersonen.
