Forschung

Collaborative Research Centre

Small Data

In vielen Bereichen der Wissenschaft, insbesondere in der Umweltwissenschaft, wurden Prozessmodelle entwickelt, um unser Wissen über die den Flüssen und Zuständen zugrunde liegenden Mechanismen darzustellen. Wir stellen die Hypothese auf, dass solches Prozesswissen rein datengetriebene neuronale Netze bei kleinen Datenmengen erheblich verbessern kann. Daher wollen wir die Ansätze für Prozessmodelle in neuronalen Netzen erweitern, indem wir neuronale Netze mit vorhandenem biophysikalischem Prozesswissen anreichern und erklärbare KI zur Verbesserung von Prozessmodellen einsetzen.

Sonderforschungsbereich

ECOSENSE

Das interdisziplinäre Forschungsprojekt ECOSENSE wird alle relevanten Skalen in einer Ökosystem-Forschungsbewertung der nächsten Generation untersuchen. Unsere Vision ist es, kritische Veränderungen in der Funktionsweise von Ökosystemen auf der Grundlage des Verständnisses hierarchischer Prozessinteraktionen zu erkennen und vorherzusagen. Zu diesem Zweck wird ECOSENSE ein neues, vielseitiges, verteiltes, kosteneffizientes, autonomes und intelligentes Sensornetz auf der Grundlage neuartiger Mikrosensoren entwickeln, implementieren und testen, das auf die spezifischen Bedürfnisse in abgelegenen und rauen Waldgebieten zugeschnitten ist.

Graduiertenkolleg

ConFoBi

ConFoBi (Conservation of Forest Biodiversity in Multiple-Use Landscapes of Central Europe) ist ein von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördertes Graduiertenkolleg (GRK) an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. ConFoBi verfolgt zwei übergeordnete Ziele:
(1) die Qualifizierung von Nachwuchswissenschaftlern durch ein strukturiertes Promotionsprogramm für Führungspositionen innerhalb und außerhalb der Wissenschaft
(2) die Umsetzung und Durchführung eines exzellenten Forschungsprogramms.

Forschungseinheit

REASSEMBLY

REASSEMBLY zielt darauf ab, die Dynamik von Netzwerken zu verstehen, um die Regeln der Auflösung und des Wiederaufbaus von Netzwerken in einem sehr vielfältigen tropischen Tieflandregenwald-Ökosystem aufzudecken. Wir untersuchen die Dynamik der Erholung des natürlichen Waldes von der Landwirtschaft entlang einer Chronosequenz und den Beitrag der wieder aufgebauten Netzwerke zur Widerstandsfähigkeit der Ökosystemprozesse gegen Störungen. Wir vergleichen die Entwicklung von Räuber-Beute-, Pflanzen-Bestäuber- und Pflanzen-Samen-Verbreiternetzwerken sowie von Zersetzungsnetzwerken zwischen Säugetieren, Mistkäfern und Samen und zwischen Totholz, Ameisen, Termiten und Käfern.
Unsere Forschergruppe wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert (DFG).