AWI-Potsdam koordiniert neues Projekt

Insgesamt zwölf Helmholtz-Zentren beteiligen sich an den Projekten, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz radiologische Diagnosen zuverlässiger machen, das Verständnis des globalen Kohlenstoffkreislaufs verbessern, Klimamodelle auf eine neue Ebene heben und die Entwicklung einer neuen Generation von Photovoltaikmodulen beschleunigen sollen.

Foundation Models sind KI-Anwendungen, die auf der Grundlage einer sehr breiten Wissensbasis in der Lage sind, eine Reihe von komplexen Problemen zu lösen. Sie sind damit deutlich leistungsstärker und flexibler als herkömmliche KI-Modelle und eignen sich somit auch für die Wissenschaft. Durch gezieltes Training mit umfangreichen Datenmengen und die Nutzung von generativer KI sind sie in der Lage, komplexe Zusammenhänge auf der Grundlage erlernter Muster zu verstehen, neue Zusammenhänge zu generieren sowie Prognosen zu erstellen. Dadurch lassen sich zum Beispiel weltweite Klimadaten stärker vernetzen oder medizinische Diagnosen fundamental verbessern. „Wir sind davon überzeugt, dass wir mit Foundation Models die Grenzen der Wissenschaft verschieben können. Helmholtz bringt dafür nicht nur herausradenge Talente und umfassende Datensätze aus verschiedenen Forschungsbereichen, sondern auch eine einzigartige Computer-Infrastruktur zusammen,“ sagt Otmar Wiestler, der Präsident der Helmholtz-Gemeinschaft.

Ziel der auf drei Jahre angelegten Helmholtz Foundation Model Initiative (HFMI) ist es, voll funktionsfähige Modelle zu entwickeln. Dafür wurden vier Pilotprojekte ausgewählt, an denen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus zwölf Helmholtz-Zentren arbeiten. Über einen Zeitraum von drei Jahren erhalten die Projekte eine Förderung in Höhe von 11 Millionen Euro. Weitere 12 Millionen werden in den Ausbau von nötiger Infrastruktur investiert. Eine Synergy Unit forscht zudem an disziplinübergreifenden Fragestellungen, fördert den Wissensaustausch zwischen den einzelnen Projekten und übernimmt übergreifende Aktivitäten. Die geförderten Projekte sollen nicht nur einen klaren Mehrwert für die Wissenschaft bieten, sondern die finalen Ergebnisse auch als Open Source der Gesellschaft zur Verfügung stellen – vom Code über die Trainingsdaten bis hin zu den trainierten Modellen. 

Prof. Dr. Guido Große von der Forschungsstelle Potsdam des Alfred-Wegener-Instituts, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI), leitet das folgende Pilotprojekt: 3D-ABC: Berechnung und Visualisierung des globalen Kohlenstoffbudgets von Vegetation und Böden

Um die Folgen des weltweiten Klimawandels einzudämmen, benötigen wir fundiertes Wissen über das globale Kohlenstoffbudget, das sich aus CO2-Quellen und CO2-Speichern, wie Mooren, Wäldern oder Permafrostböden, zusammensetzt. Bislang konnten Forschende schwer beziffern, wie Veränderungen von Landflächen, Vegetationen oder Böden den Kohlenstoffkreislauf beeinflussen, da die Daten zu heterogen und verstreut waren. Das Foundation Model 3D-ABC wird Daten unterschiedlichster Quellen, wie z.B. von Satelliten, Drohnen oder lokalen CO2-Auffangstationen, zusammenbringen und modellieren. Auf diese Weise können Schlüsselparameter des globalen Kohlenstoffkreislaufs der Vegetation und der Böden mit hoher räumlicher Auflösung erfasst, quantifiziert und charakterisiert werden. 

Beteiligte Helmholtz-Zentren: Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Forschungszentrum Jülich, Helmholtz-Zentrum Potsdam – Deutsches GeoForschungsZentrum, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt. 

Prof. Dr. Thomas Jung vom AWI in Bremerhaven ist beteilgt am Pilotprojekt: HClimRep: Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre, Ozean und Meereis in einem neuartigen Klimamodell erfassen

Was wäre, wenn wir Vorhersagen über das zukünftige Klima noch genauer und viel schneller und effizienter treffen könnten? Könnten wir die Ursachen des Klimawandels dadurch besser bekämpfen und seine Folgen abmildern? Könnten wir die Auswirkungen der Erderwärmung dadurch für alle eindrücklich sichtbar machen? Das Projekt HClimRep hat sich zum Ziel gesetzt, genau solche Fragen zu beantworten. Mit dem Bau eines der ersten KI-Foundation Models für die Klimaforschung, das Daten aus der Atmosphäre, dem Ozean und dem Meereis miteinander kombiniert, entwickeln Forschende eines der präzisesten Wetter- und Klimamodelle der Welt. Dieses Deep-Learning-Modell mit mehreren Milliarden von Parametern wird dank umfangreichen Trainings auf Europas erstem Exascale Computer in der Lage sein, komplexe „Was-wäre-wenn“-Experimente sowie andere Modellierungsaufgaben des Ozeans und der Atmosphäre durchzuführen. 

Beteiligte Helmholtz-Zentren: Forschungszentrum Jülich, Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Karlsruher Institut für Technologie und Helmholtz-Zentrum Hereon.

Weitere Informationen gibt in dieser Pressemitteilung der Helmholtz-Geschäftsstelle. Spannende Hintergrundinfos zu Foundation Models finden Sie hier.