Eine wegweisende Woche für "Maschinelles Lernen zur Erdsystemmodellierung" (MLESM) in Bonn
Vom 25. bis 29. August waren sowohl ein Workshop als auch ein Hackathon in Bonn ganz dem Thema Machine Learning for Earth System Modelling (MLESM) gewidmet – für die Forschungsgruppe Earth System Data Exploration (ESDE) des JSC war es ein besonders produktives und lohnenswertes Event.
Dynamischer Workshop: Thematische Sessions, Poster-Präsentationen und Networking
Vom 25. bis 27. August fand der dritte MLESM-Workshop im Universitätsclub Bonn statt. 140 Teilnehmende waren vor Ort dabei, weitere 100 schalteten sich online dazu. Der Workshop bot einen dynamischen Ort des Austauschs zwischen der Machine-Learning- und der Erdsystemwissenschafts-Community. Organisiert wurde der Workshop vom Center for Earth System Observation and Computational Analysis (CESOC) und dem European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), unterstützt vom Transdisciplinary Research Area (TRA) Modelling an der Universität Bonn, der Universität Köln sowie dem Forschungszentrum Jülich.
Das Programm umfasste Themen-Sessions, Poster-Präsentationen und vielfältige Möglichkeiten zum Netzwerken, mit Schwerpunkten auf Themen wie:
- Machine-Learning-gestützte numerische Wettervorhersagen
- Klima-Emulatoren und datengetriebene Klimamodelle
- Erdsystem-Komponentenmodelle (Ozean, Land, Atmosphäre)
- Integration von Erdsystembeobachtungen
- Evaluation und Erklärbarkeit von Machine-Learning-Modellen
- Datensätze für Training, Benchmarking und Validierung
Die ESDE-Forschungsgruppe war in die Organisation des Workshops eingebunden und mehrere Mitglieder hielten Vorträge zu laufenden Projekten, darunter RAINA, WeatherGenerator und HClimRep. Diese Beiträge führten zu lebhaften Diskussionen und unterstrichen die Rolle von Machine Learning bei der Weiterentwicklung von Vorhersage- und Klimamodellen.
Effektiver Hackathon: Coding-Herausforderungen und Expertenvorträge
Direkt im Anschluss nahmen rund 25 Wissenschaftler:innen vom 27. bis 29. August an einem dreitägigen Hackathon teil, unterstützt von Tutoren und Dozierenden von ECMWF, NVIDIA, Forschungszentrum Jülich und dem Helmholtz-Zentrum Hereon. Der Fokus lag hier auf praxisnaher Zusammenarbeit: Programmieren, Testen und Experimentieren mit neuen Methoden.
Die Teilnehmenden arbeiteten an folgenden Herausforderungen:
- Modellevaluierung und Post-Processing für Extremereignisse
- KI-basierte Workflows für Wettervorhersage und Anemoi
- Integration von Satellitendaten
- Modellstabilität und Klimaskalen über längere Zeiträume
- Diffusion-Transformers für Erdsystem-Anwendungen
Neben der Arbeit an Programmier-Herausforderungen nahmen die Teilnehmenden auch an Fachvorträgen teil – zu Themen wie Graph Neural Networks, Foundation Models sowie der Evaluation von Wetter- und Klimamodellen. Die ESDE-Gruppe leistete einen aktiven Beitrag zum Hackathon und beteiligte sich sowohl an den Coding-Challenges als auch am Ideenaustausch.
„Meine Gruppe arbeitete an der Implementierung eines generativen Vorhersagesystems, das auf Diffusionsmodellen basiert, wie sie in der Bildgenerierung genutzt werden. Durch die enge Betreuung der Tutoren in diesem Projekt habe ich viel über die Theorie hinter den Modellen gelernt – über die reine Implementierung hinaus. Besonders wertvoll war die Erfahrung, zu lernen, wie man in einem vorgegebenen Zeitrahmen die Fertigstellung eines Produkts priorisiert.“ (Moritz Hauschulz, University of Oxford und Praktikant am JSC)
Eine Woche, die Gemeinschaft schafft
Insgesamt spiegelten Workshop und Hackathon die Breite und Tiefe der MLESM-Forschung wider: von theoretischen Diskussionen und Projektpräsentationen bis hin zu Coding-Sprints und gemeinsamer Problemlösung in Teams. Für die ESDE-Gruppe war es eine Woche des Teilens eigener Arbeiten, der Vernetzung mit Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt und des aktiven Mitwirkens am Aufbau einer Community an der Schnittstelle von Machine Learning, Wetter- und Klimawissenschaften.
Es war eine intensive Veranstaltung ganz im Zeichen von MLESM, die maßgeblich beeinflussen wird, wie die ESDE-Forschungsgruppe in den kommenden Jahren arbeiten, zusammenarbeiten und Innovationen vorantreiben wird.
Weitere Einblicke zum Workshop und Hackathon:
https://cesoc.net/key-insights-from-mlesm25/
https://cesoc.net/mlesm2025-hackathon/
