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4.13.1 Hochwasser 2002 (W=9,40 m) - Tatsächlich überschwemmte Flächen - TSP

tatsächlich überschwemmte Flächen bei den Hochwasserereignissen am 12./13.08.2002 (Gewässer 1. und 2. Ordnung) sowie am 17.08.2002 (Elbe) Inhalt: Die Darstellungen wurden aus Befliegungen der Bundeswehr zum Pegelhöchststand der Elbe (17.08.2002) und Satellitenaufnahmen (18.08.2002) sowie zahlreichen Dokumentationen von Mitarbeitern der Stadtverwaltung und Bürgern unter Nutzung des städtischen Digitalen Geländemodells (DGM) generiert. Die tatsächliche Ausdehnung wurde letztmalig im Juli 2003 im Ergebnis einer per Internet durchgeführten Bürgerbefragung verifiziert. Quelle: Sächsisches Landesamt für Umwelt und Geologie: Vorläufiger Kurzbericht über die meteorologisch-hydrologische Situation beim Hochwasser im August 2002. Dresden, Dezember 2002 Die Karte verdeutlicht die Hochwassergefährdung einzelner Stadtgebiete und ermöglicht es, Maßnahmen der Hochwasservorsorge und -abwehr sowie der gemäß § 99 Absatz 3 Sächsisches Wassergesetz gebotenen Eigenvorsorge vorzubereiten. Dieser Datensatz kann gemäß den Nutzungsbestimmungen Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0 (http://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) genutzt werden. Eine Haftung für die Richtigkeit der Daten wird nicht übernommen, insbesondere übernimmt die Landeshauptstadt Dresden keine Haftung für mittels dieser Daten erhobene oder berechnete Ergebnisse Dritter.

Oberflächentemperaturen 2000 (Umweltatlas)

Oberflächentemperaturen am Abend des 13.08.2000 und Morgen des 14.08.2000 sowie die Temperaturdifferenzen Abend-Morgen, langwelliger Wellenlängenbereich zwischen 10,4 bis 12,5 µm, Bearbeitungsstand März 2001.

Oberflächentemperaturen 1991 (Umweltatlas)

Oberflächentemperaturen am Abend des 14.09.1991 und Morgen des 15.09.1991 sowie die Temperaturdifferenzen Abend-Morgen, langwelliger Wellenlängenbereich zwischen 10,4 bis 12,5 µm, Bearbeitungsstand November 1992.

Satellitenbilder Sentinel-2 Hamburg

Die Europäische Weltraumorganisation (ESA) stellt innerhalb des Copernicus-Programms kostenfrei Satellitendaten der Missionen Sentinel (dt. Wächter) zur Verfügung. Der LGV bereitet die Daten zur einfacheren Nutzung quartalsweise auf. Originär können die Satellitendaten über die nationale Plattform CODE-DE (Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland) bezogen werden. Datengrundlage: - Sentinel-2 L2A: Multispektrale, atmosphärisch korrigierte Daten - Georeferenziertes Mosaik - Kachel-Anzahl: 25 - Kachel-Größe: 8 km x 8 km - Kachel-Auswahl: Aktualität und Grad der Wolkenbedeckung - Farbdarstellung: RGB, CIR, NDVI - Bodenauflösung: 10m - Farbtiefe: 8 bit RGB (Red Green Blue): Die Bandkombination aus Rot (B4), Grün (B3) und Blau (B2) bildet die menschliche Farbwahrnehmung nach. Gesunde Vegetation wird grün, urbane Flächen werden weiß / grau und Wasserflächen werden, abhängig der Trübung, blau dargestellt. CIR (Color Infrared): Die Bandkombination aus nahem Infrarot (B8), Rot (B4) und Grün (B3) hebt die Vegetation hervor. Diese reflektiert aufgrund des Chlorophyllgehalts der Pflanzen im nahen Infrarotbereich besonders stark und wird rötlich dargestellt. Urbane Flächen erscheinen cyan-blau / grau und Wasserflächen dunkelblau. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Der NDVI ist ein häufig angewendeter Index, welcher zur Einschätzung der Vegetation herangezogen wird. Er berechnet sich aus den Bändern Nahes Infrarot (B8) und Rot (B4): NDVI = (NIR-Rot)/(NIR+Rot) <b>Hinweis</b> "Keine Daten verfügbar": Wenn innerhalb eines Quartals ausschließlich Daten mit hoher Wolkenbedeckung vorliegen, wird kein Mosaik erzeugt. Dies ist insbesondere in Wintermonaten möglich. [© Contains modified Copernicus Sentinel data [2018-2024], processed on CODE-DE]

3D-Baummodelle

Der Datensatz 3D-Baummodelle wurde durch das Leibnitz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) im Rahmen einer Kooperation mit der Stadt Braunschweig erstellt. Das IÖR nutzt dabei städtische Laserscandaten (2019) und Luftbilder um urbane Bäume und deren Höhen zu erkennen sowie einzelne Baumkronen zu segmentieren. Zusammen mit multitemporalen Satellitenbildern erfolgt eine Berechnung in einem DeepLearning-Modell. Der Unterschied zum digitalen Baumkataster der Stadt Braunschweig liegt darin, dass im Baumkataster die Bäume enthalten sind, die von der Stadt Braunschweig gepflegt werden. Der Datensatz 3D-Modelle enthält alle Bäume im Stadtgebiet. Der Datensatz wurde mit einem DeepLearning-Modell erstellt und unterliegt somit einer gewissen Fehlertoleranz und Unschärfe (es besteht kein Anspruch auf Vollständigkeit und Richtigkeit). Für die Berechnung wurde u.a. der aktuell vorliegende Laserscan (Frühjahr 2019) verwendet, was sich zusätzlich auf die Aktualität der detektierten Bäume auswirkt.

Fernerkundung - Luftbilder Hamburg

In der <b> Fernerkundung - Luftbilder</b> werden aus großer Höhe Bilder von der Erdoberfläche aufgenommen, die anschließend aufbereitet und als hochwertige Geodaten bereitgestellt werden. <br> Diese Aufnahmen unterstützen bei der Dokumentation von Veränderungen, der städtischen Planung und der Überwachung von Umweltentwicklungen. Sie können sowohl als Datengrundlage für KI-Trainingsdaten als auch zur direkten Betrachtung der urbanen Landschaft genutzt werden. <br><br>Unser Ziel ist es, diese bedeutsamen Daten nicht nur Fachleuten, sondern auch der Öffentlichkeit zugänglich zu machen – leicht verständlich und nutzerfreundlich. <br><br><i>"Wie hat sich Hamburg entwickelt?" -- "Wie sah das Grundstück früher aus?" -- "Wo blüht es im Sommer?"</i> <br> <b>&#8594; Ein Blick in die Daten lohnt sich.</b><br><br> <u><i>Hinweis:</i></u> So vielfältig die Anwendungsbereiche sind, so vielfältig sind auch unsere Datensätze. Je nach Aufnahmesystem – ob <b>Drohne</b>, <b>Flugzeug</b> oder <b>Satellit</b> variieren die Bilder in ihrer Qualität und Detailtiefe. Diese Unterschiede zeigen sich etwa in der Bildauflösung (GSD), den Farbdarstellungen (spektrale Auflösung) und/oder der Aktualität der Daten (zeitliche Auflösung). Nähere Informationen sind aus den Metadaten der Datensätze zu entnehmen.<br>

Sentinel-2 Mosaike rgb und cir Hessen

Sentinel-2 cir- und rgb-Mosaike in möglichst wolkenfreier Monatsfolge für 2021-06,2021-07,2021-09,2021-12,2022-02,2022-03,2022-06,2022-08,2022-09,2023-02,2023-04,2023-06,2024-01,2024-08, 2024-09 in 10m Bodenauflösung.

UBA schaltet Zertifikate bei acht UER-Projekten nicht frei

Fehlerhafte Zertifikate in Höhe von rund 215.000 Tonnen CO₂ gelangen nicht in den Markt Die intensive und komplexe Aufklärungsarbeit des Umweltbundesamtes (UBA) in Sachen „Upstream Emission Reductions“ (UER) zeigt weitere Erfolge: „Bei acht UER-Projekten in China, bei denen bis zum 31. August 2024 über die Freischaltung entschieden werden musste, werden wir aufgrund von uns ermittelter Unregelmäßigkeiten die beantragten Freischaltungen nicht durchführen. Es werden aus diesen Projekten also keine neuen UER-Zertifikate in den Markt gelangen. Das ist eine gute Nachricht“, sagte UBA-Präsident Dirk Messner. Sein weiteres Fazit ist, dass die reine Begutachtung von UER-Projekten aus der Ferne auf Basis von Satellitenbildern oder die Papier-Prüfung der von Projektträgern eingereichten Berichte oftmals nicht ausreiche, um den Missbrauch des UER-Systems aufzudecken und nachzuweisen. Das UBA hat sich daher zusätzlich zu seinen eigenen Ermittlungen durch eine internationale Anwaltskanzlei unterstützen lassen. Diese hat Projekte in China vor Ort im Auftrag des UBA untersucht. Insgesamt gibt es weltweit 75 UER-Projekte, zumeist in China – das UBA wird neben den acht Projekten auch weitere kritische UER-Projekte untersuchen. UER-Projekte sind Maßnahmen zu Minderung von CO 2 -Emissionen bei Kraftstoffen im „Upstream“-Bereich, d.h. vor der Verarbeitung des Rohöls in der Raffinerie. Ein typisches Beispiel ist das Abstellen von so genannten Fackelungen auf Ölbohrtürmen, die üblicherweise Begleitgase bei der Förderung von Erdöl vor Ort verbrennen, da sich der Umbau der Anlage zur Sammlung und Speicherung der Gase nicht rentiert. Bei der Fackelung entstehen jedoch CO 2 -Emissionen, die sich durch erfolgreiche UER-Projekte vermeiden lassen. UER-Projekte sind attraktiv für die Mineralölwirtschaft, die damit eine vergleichsweise kostengünstige Möglichkeit hat, ihre Treibhausgasminderungsquote nach dem Bundesimmissionsschutzgesetz zu erfüllen. Bei sieben der acht Projekte – die von großen, internationalen Unternehmen durchgeführt werden – wurden die Anträge auf Freischaltung von UER-Zertifikaten für 2023 zurückgezogen, nachdem das ⁠ UBA ⁠ die Projektträger mit gravierenden rechtlichen und technischen Ungereimtheiten bei ihren Projekten konfrontiert und eine Vor-Ort-Überprüfung angedroht hatte. Das UBA hat so sichergestellt, dass für diese Projekte keine UER-Nachweise für 2023 mehr ausgestellt werden können. Insgesamt hat das UBA auf diese Weise verhindert, dass unberechtigte UER-Zertifikate im Umfang von 159.574 Tonnen CO 2 -Äquivalente in den Markt gelangt sind. Bei einem weiteren Projekt in China hat das UBA die Ausstellung von UER-Zertifikaten untersagt, weil das Projekt, wie umfassende Satellitenbild- und vertiefte technische Analysen durch UBA-Experten ergaben, vorzeitig begonnen wurde. Ein solcher vorzeitiger Beginn ist nach der Verordnung zur Anrechnung von Upstream-Emissionsminderungen auf die Treibhausgasquote (UERV) nicht zulässig. Hier hat das UBA durch die Versagung der Freischaltung verhindert, dass allein aus diesem Projekt unberechtigte UER-Zertifikate im Umfang von 55.225 Tonnen CO 2 -Äquivalenten in den Markt gelangten. Den nächsten Aufklärungsschwerpunkt setzt das UBA zusätzlich zu den acht Projekten mit Freischaltungsanträgen für das Jahr 2023 auf weitere 13 Projekte. In allen diesen 21 Projekten wurden die Projektträger um Autorisierung von Kontrollbesuchen vor Ort gebeten. In nur fünf dieser 21 Projekte hat das UBA diese Autorisierungen uneingeschränkt bekommen; zwei der Besuche fanden schon statt, drei weitere stehen aus. „Für uns ist die Verweigerung der Vor-Ort-Kontrollen ein sehr starkes Indiz, dass die Projektträger nicht bereit sind, ihre Verpflichtungen unter der UERV zu erfüllen, oder – wie in der UERV gefordert – die erforderliche Kontrolle über die Projekte haben. Wir nehmen das unter anderem zum Anlass, die Aufhebung unserer Zustimmung zu diesen Projekten zu prüfen. Und wir werden sicherstellen, dass nur noch rechtmäßige UER-Zertifikate neuer Projekte in den Markt kommen“, so UBA-Präsident Dirk Messner. Neben den acht nun nicht freigeschalteten Projekten wird das UBA weitere kritische UER-Projekte weltweit überprüfen, bis alle Vorwürfe ausgeräumt sind. „In den nächsten Wochen und Monaten wird das UBA seine Aufklärungstätigkeit, auf der Grundlage der jetzt vorliegenden Erkenntnisse aus China, mit Hochdruck fortsetzen. Dafür setze ich mich persönlich mit einem ganz erheblichen Teil meiner Arbeitszeit ein“, sagte Messner. Die vielen Kolleginnen und Kollegen im UBA, die intensiv mit der Aufklärung des UER-Komplexes befasst sind, werden dabei von einer internationalen Rechtsanwaltskanzlei mit deren Partnerkanzlei in China unterstützt. Die Kanzlei fungiert als „Augen und Ohren“ des UBA vor Ort. Parallel ermittelt – laut Pressemitteilung – die Staatsanwaltschaft Berlin gegen 17 Personen wegen des Verdachts des gemeinschaftlichen gewerbsmäßigen Betruges. Bei den Beschuldigten handelt es sich um die Geschäftsführer bzw. Mitarbeitende von Prüfstellen, die an der Verifizierung UER-Projekten beteiligt gewesen sein sollen. Gegen die Beschuldigten bestehe der Anfangsverdacht, die zuständigen Mitarbeitenden des UBA hinsichtlich der Existenz und/oder jedenfalls der Antragsberechtigung verschiedener Klimaschutzprojekte getäuscht zu haben, weshalb zwischenzeitig gewährte Sicherheiten der Projektträger nicht zugunsten der Staatskasse vereinnahmt werden konnten.

Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data am UBA

Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data am UBA Das Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data (KI-Lab) am Umweltbundesamt macht Methoden von KI und Big Data für Umwelt- und Nachhaltigkeitsanwendungen nutzbar. Als Innovations- und Experimentierraum für das Umweltressort fokussiert es den Mehrwert von KI für Mensch und Umwelt und forscht zur nachhaltigen Nutzung und Betrieb von KI- und Big Data-Anwendungen. Das KI-Lab am Umweltbundesamt Das KI-Lab mit 32 Mitarbeitenden nutzt KI und Big Data für Umwelt- und Nachhaltigkeitsanwendungen. Es dient als Innovations- und Experimentierraum für Behörden des BMUV , um den Mehrwert von KI für Mensch und Umwelt zu zeigen und Forschungsfragen zur nachhaltigen und verantwortungsvollen Nutzung von KI zu bearbeiten. Ziel ist es, KI als Schlüsseltechnologie nicht nur für die Industrie, sondern auch für Politik und Forschung insbesondere im Bereich des Umwelt- und Klimaschutzes zu erschließen. Das KI-Lab entwickelt Anwendungen, welche die vielfältigen Aufgaben des Umweltressorts unterstützen – von Arten- bis Strahlenschutz, von nuklearer Sicherheit bis zur Klimawandelanpassung und Umweltmonitoring. Erste umgesetzte Beispiele von KI-Anwendungen sind etwa das Identifizieren von Windkraftanlagen in Satellitendaten für eine bessere Planung der Energiewende, das Aufspüren auf Online-Handelsplattformen angebotener geschützter Tierarten oder die Gefahrgutüberwachung und Gefahrenabwehr durch Identifikation radioaktiver Nuklide mittels Analyse von Gammaspektren. Im externen Link öffnet sich die Webseite des BMUV mit dem Impressions-Film von der Eröffnung des KI-Labs in Dessau am 13.10.2023. Impressions-Film der KI-Lab-Eröffnung Unsere Handlungsfelder Prototypisierung und Beratung Das KI-Lab entwickelt Anwendungen und begleitet den gesamten Prozess von der Idee bis zur Umsetzung. Quelle: Stephan Klingner / KI-Lab am UBA Das KI-Lab entwickelt Anwendungen und begleitet den gesamten Prozess von der Idee bis zur Umsetzung. Kompetenzaufbau Das KI-Lab bietet Schulungen zu Daten und KI an. Auf Anfrage werden spezifische Formate entwickelt. Quelle: Stephan Klingner / KI-Lab am UBA Das KI-Lab bietet Schulungen zu Daten und KI an. Auf Anfrage werden spezifische Formate entwickelt. Vernetzung und Kollaboration Das KI-Lab ist zentraler Akteur für nationale und internationale Netzwerke zu KI im Umweltressort. Quelle: Stephan Klingner / KI-Lab am UBA Das KI-Lab ist zentraler Akteur für nationale und internationale Netzwerke zu KI im Umweltressort. Organisationsentwicklung Das KI-Lab strebt ein agiles Mindset mit einem interdisziplinären Team im Behördenumfeld an. Quelle: Claudius Wehner / KI-Lab am UBA Das KI-Lab strebt ein agiles Mindset mit einem interdisziplinären Team im Behördenumfeld an. Forschung Das KI-Lab nutzt Forschungsergebnisse und betreibt eigene Forschung für nachhaltige, ethische KI. Quelle: scharfsinn86 für Adobestock Das KI-Lab nutzt Forschungsergebnisse und betreibt eigene Forschung für nachhaltige, ethische KI. IT-Infrastruktur Das KI-Lab baut eine IT-Infrastruktur für Entwicklung von KI-Anwendungen im Behördenkontext auf. Quelle: Stephan Klingner / KI-Lab am UBA Das KI-Lab baut eine IT-Infrastruktur für Entwicklung von KI-Anwendungen im Behördenkontext auf. Der Weg zu den Anwendungen (Use Cases) Um Ideen und Bedarfe für KI- und datenbasierte Anwendungen in den Fachabteilungen zu identifizieren, für eine Bearbeitung durch das KI-Lab aufzubereiten und für eine Prototypisierung zu priorisieren, wurde der behördenübergreifende Prozess der sogenannten Use Case Discovery entworfen. Als zyklischer Ablauf strukturiert die Use Case Discovery die Zusammenarbeit des KI-Labs und der Fachseite der Behörden im Umweltressort. Sie gewährleistet eine effiziente Ressourcennutzung im KI-Lab und stellt Transparenz sowie Vergleichbarkeit zwischen den unterschiedlichen Anwendungsfällen her. Aktuelle Use Cases Das Internet durchsuchen – für die Bewahrung der Artenvielfalt Dieser Use Case setzt ein KI-gestütztes Analysetool um, welches das Auffinden potentiell illegaler Verkaufsanzeigen geschützter Tierarten auf gängigen Onlinehandelsplattformen erleichtert, indem Angebote erfasst sowie nach bestimmten Kriterien gefiltert und analysiert werden. Quelle: Foto von David Courbit (https://unsplash.com/de/@jetlag) auf Unsplash Dieser Use Case setzt ein KI-gestütztes Analysetool um, welches das Auffinden potentiell illegaler Verkaufsanzeigen geschützter Tierarten auf gängigen Onlinehandelsplattformen erleichtert, indem Angebote erfasst sowie nach bestimmten Kriterien gefiltert und analysiert werden. Objekterkennung automatisieren – für eine erfolgreiche Energiewende Dieser Use Case ermöglicht die automatische Detektion und geographische Verortung von Windenergie- und Freiflächen-PV-Anlagen im Bundesgebiet mithilfe von Satellitenbildern. Weiterhin sollen automatisiert Informationen zu Anlagenparametern abgeschätzt werden. Quelle: Stephan Klingner / KI-Lab am UBA Dieser Use Case ermöglicht die automatische Detektion und geographische Verortung von Windenergie- und Freiflächen-PV-Anlagen im Bundesgebiet mithilfe von Satellitenbildern. Weiterhin sollen automatisiert Informationen zu Anlagenparametern abgeschätzt werden. Gammaspektren analysieren – für den Schutz vor Radioaktivität Dieser Use Case unterstützt die Datenauswertung zur nuklearen Gefahrenabwehr. Radioaktive Stoffe emittieren Gammastrahlung, die in Spektren erfasst werden kann. Diese werden durch KI entrauscht und Elementen zugeordnet, was den Prozess schneller und zuverlässiger macht. Quelle: KI-Lab / Umweltbundesamt Dieser Use Case unterstützt die Datenauswertung zur nuklearen Gefahrenabwehr. Radioaktive Stoffe emittieren Gammastrahlung, die in Spektren erfasst werden kann. Diese werden durch KI entrauscht und Elementen zugeordnet, was den Prozess schneller und zuverlässiger macht. Bürger*innen-Kommunikation gestalten – für einen leistungsfähigen Staat Das KI-Lab berät und unterstützt in diesem Use Case bei der Einrichtung eines verantwortungsvollen Chatbots für die Krisenkommunikation in radiologischen Bedrohungslagen. Dieser soll sichere und informative Antworten auf Bürger*innen-Fragen liefern, die Hotline entlasten und bei Bedarf auf menschliche Ansprechpartner*innen verweisen. Quelle: KI-Lab / Umweltbundesamt Das KI-Lab berät und unterstützt in diesem Use Case bei der Einrichtung eines verantwortungsvollen Chatbots für die Krisenkommunikation in radiologischen Bedrohungslagen. Dieser soll sichere und informative Antworten auf Bürger*innen-Fragen liefern, die Hotline entlasten und bei Bedarf auf menschliche Ansprechpartner*innen verweisen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit Die Use Cases erfordern eine enge Zusammenarbeit und einen intensiven Austausch zwischen dem KI-Lab und den Fachabteilungen der verschiedenen Behörden. Der Erfolg eines Projekts hängt von beiden Beteiligten gleichermaßen ab. Die Fachseite profitiert vielfältig von dieser Zusammenarbeit, z.B. durch Kompetenzvermittlung, die Begleitung von Ausschreibungen oder die Umsetzung von Software. Der geschaffene Mehrwert lässt sich demnach am besten über die Wahrnehmung auf der Fachseite illustrieren. „ Mit geballter interdisziplinärer Expertise hilft uns das KI-Lab, ein lange erhofftes Projekt endlich in die Tat umzusetzen. “ Wissenschaftliche Referentin, Bundesamt für Strahlenschutz „ Das KI-Lab erarbeitet Skripte, mit Hilfe derer ich die statistischen Zusammenhänge zwischen Luftschadstoffen und meteorologischen Variablen besser untersuchen kann. Weil es zwischen der Quelle eines Luftschadstoffs und dem Einwirken auf die Menschen eine Vielzahl verschiedenster Umwandlungs- und Transportprozesse gibt, bin ich sehr froh über die methodische Unterstützung und Beratung. “ Technische Angestellte, Umweltbundesamt „ Die wertvollen Anregungen und Erfahrungen aus den kooperativen Workshops des Labors unterstützen bereits jetzt aktiv unsere internen Projektentwicklungsprozesse, auch über unsere gemeinsamen Use-Cases hinaus. Wir freuen uns auf die bevorstehenden ersten Prototypen und die weitere Zusammenarbeit. “ Fachgebietsleiter, Bundesamt für Naturschutz „ Signifikante Zeitersparnis! Für das ⁠ BfN ⁠ relevante KI-Entwicklungen können auf kurzem Wege prototypisch entwickelt und auf ihre Nutzbarkeit hin getestet werden. Aufwendige Forschungsprojekte mit langen Laufzeiten und Anbahnungsphasen können so im KI-Umfeld reduziert werden. “ Digitalstratege, Bundesamt für Naturschutz Responsible AI Das KI-Lab hat sich einer verantwortungsbewussten, wertebasierten Softwareentwicklung verschrieben, die Mensch und Umwelt sowie mögliche Implikationen und Wechselwirkungen berücksichtigt. So werden neben der technologischen Machbarkeit auch potentielle Auswirkungen eines Entwicklungsvorhabens auf sozio-ökologische Aspekte betrachtet. Alle Anwendungsfälle werden in dieser Hinsicht analysiert, mit dem Verständnis von Ethik als Prozess und nicht als Checkliste, d.h. alltagstaugliche Ethik wird in der täglichen Arbeit mitgedacht. Das KI-Lab legt besonderen Wert auf den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und entwickelt Lösungen zur ressourcenschonenden Nutzung von KI und Big Data (Responsible & Green AI). Dabei stehen verschiedene Aspekte nachhaltiger Software im Raum: Vom möglichst energieeffizienten Einsatz der Hardware, über passgenaue und ethische Auswahl der Daten und Algorithmen, einer Verbesserung der Energieeffizienz bestehender KI-Modelle, bis zur Verwertbarkeit durch Dritte im Rahmen von Open Source. Politischer Rahmen Das KI-Lab ist eine Initiative im Rahmen der Umweltpolitischen Digitalagenda des BMUV und Teil des BMUV 5-Punkte-Programms „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“ . Hierfür stehen aus Mitteln des Konjunktur- und Zukunftspaketes der Bundesregierung (2021) 26,4 Millionen Euro zur Verfügung. Es werden rund 30 Mitarbeitende, zunächst befristet bis 2025, an den Standorten Leipzig, Berlin und Dessau-Roßlau beschäftigt. Zu dem interdisziplinären Team gehören u.a. Expert*innen aus den Bereichen Projektmanagement, Data Science, Data Engineering, High Performance Computing, KI-Ethik, Remote Sensing, User Experience und Interface Design. Das KI-Lab ist als Maßnahme in der Fortschreibung der KI-Strategie 2020 , der Datenstrategie der Bundesregierung 2021 und als Meilenstein im Deutschen Aufbau- und Resilienzplan (DARP) verankert.

Übersicht Pressemitteilungen 2000

Die hier bereit gestellten Dokumente sind nicht barrierefrei. 01-2000 Rückgang des Hausmüllaufkommens - Leben die Bürger in Sachsen-Anhalt jetzt umweltbewusster? 02-2000 Die Funktion der Hochwassermeldezentrale im Landesamt für Umweltschutz Sachsen-Anhalt 03-2000 Erhöhte Ozonwerte in Sachsen-Anhalt 04-2000 Neue Wege zur Sicherung von Deponien in Sachsen-Anhalt 05-2000 Die Staatliche Vogelschutzwarte Steckby 06-2000 Wer war Max Behr? 07-2000 Die Landschaftsschutzgebiete Sachsen-Anhalts 08-2000 Vortragsveranstaltung zum Süßkirschenanbau in Streuobstwiesen 09-2000 Inbetriebnahme von zwei Luftmessstationen im südlichen Ural durch Mitarbeiter des Landesamtes für Umweltschutz 10-2000 Inbetriebnahme Umweltdatendisplay am Damaschkeplatz in Magdeburg 11-2000 Aktuelle Luftmesswerte Sachsen-Anhalts im Internet 12-2000 Zeichen setzen - Präsident fährt Fahrrad 13-2000 Rauchschwaden in Magdeburg 14-2000 Lehrgang - Repräsentative Grundwasserprobenahme - vom 02. bis 04. November 2000 in Bitterfeld 15-2000 Seminar im Landesamt für Umweltschutz - Vorsorge für den Störfall 16-2000 Nutzbarmachung von Satellitenbildern für die Umweltverwaltung Sachsen-Anhalts 17-2000 Luftreinhalteexperten aus der Slowakei zu Gast 18-2000 Neue Kennzeichnungspflicht für geschützte Tiere in Menschenhand am 01. Januar 2001 19-2000 Welcher Wald würde wachsen?

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