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Rottensteiner, Franz; Holtz, Francois; Almeev, Renat; Wittich, Dennis Cyrill; Sester, Monika; Leichter, Artem: Wie schnell steigt Magma auf? : Maschinelles Lernen (ML) hilft bei der Antwort. In: Unimagazin 1/2 (2022), S. 42-44
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| Abstract: | |
Wissenschaftler*innen der Geoinformatik und der Geowissenschaften bündeln ihre Expertisen, um Georisiken zu minimieren. In diesem Beitrag zeigen sie, dass maschinelles Lernen (ML) für die Auswertung von großen analytischen Datensätzen unumgänglich ist, um Prozesse in Magma-Reservoiren nachzuvollziehen. Der Einsatz von ML ermöglicht ein schnelles Reagieren bei laufenden vulkanischen Eruptionen, wie zum Beispiel La Palma. | |
| License of this version: | CC BY 3.0 DE |
| Document Type: | Article |
| Publishing status: | publishedVersion |
| Issue Date: | 2022 |
| Appears in Collections: | 2022 Ausgabe 1/2 |
distribution of downloads over the selected time period:
downloads by country:
| pos. | country | downloads | ||
|---|---|---|---|---|
| total | perc. | |||
| 1 |  |
Germany | 45 | 61.64% |
| 2 |  |
United States | 13 | 17.81% |
| 3 |  |
China | 5 | 6.85% |
| 4 |  |
Iran, Islamic Republic of | 2 | 2.74% |
| 5 |  |
Taiwan | 1 | 1.37% |
| 6 |  |
Turkey | 1 | 1.37% |
| 7 |  |
Sweden | 1 | 1.37% |
| 8 |  |
Russian Federation | 1 | 1.37% |
| 9 |  |
Luxembourg | 1 | 1.37% |
| 10 |  |
France | 1 | 1.37% |
| other countries | 2 | 2.74% | ||
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