Projekt

BioTrain - Trainieren von Algorithmen des maschinellen Lernens: Neue Wege zur Analyse und Vorhersage von Mustern und Zusammenhängen skalenübergreifender Biodiversitätsdaten

Das Projekt BioTrain wird mithilfe leistungsstarker Algorithmen des maschinellen Lernens auf Basis von Biodiversitäts- und Umweltdaten Prognosen für die Funktionalität von Ökosystemen erstellen. Weiterhin werden Handlungsoptionen zur Förderung der Funktionalität und ein Frühwarnsystem zur Vermeidung negativer Umwelteffekte etablieren. Dazu sollen ein(e) Datenwissenschaftler*in, der an das Anhalt Center for Data Science angegliedert ist mit Fachwissenschaftler*innen aus zwei verschiedenen Themenbereichen der Biodiversitätsforschung zusammenarbeiten.

Der Bereich „Mobile Links“ beschäftigt sich mit der Bewegung von Organismen, welche die Zusammensetzung von Lebensgemeinschaften und damit die Biodiversität funktionell beeinflusst. Ziel ist es Vorhersagemodelle für den Einfluss von Weidetieren (Mobile Links) auf Lebensgemeinschaften verschiedener Taxa und damit die Resilienz von Offenlandschaften über verschiedene räumliche und zeitliche Skalen hinweg zu entwickeln.

Der zweite Bereich „Mikrobielle Gemeinschaften“ beschäftigt sich mit Boden- bzw. Rhizosphären-Mikrobiomen in Ackerböden. Ziel ist es die Haupteinflussfaktoren auf die Bodensuppressivität zur integrierten Kontrolle von Phytopathogenen in Böden unter verschiedenem landwirtschaftlichem Management zu identifizieren und Strategien zur Förderung der Bodengesundheit für ein nachhaltiges Bodenmanagement zu erarbeiten.