Überbrückung der Kluft zwischen Data Science und mechanistischer Modellierung für ein besseres Verständnis der Zusammensetzung von Lebensgemeinschaften.
Deep Neural Networks, (DNNs) haben beeindruckende empirische Leistungen gezeigt, bedeuten aber immer noch eine Blackbox-Funktion zur Modellierung von Daten
Die aktivierte Dynamik ist ein sehr langsamer Prozess, der auf exponentiell großen Zeitskalen abläuft. Normalerweise wird er mit Barrieresprüngen in Verbindung gebracht
Wir untersuchen aktuelle Entwicklungen in der Abundanz, Biomasse und im Artenreichtum von Insekten in terrestrischen und aquatischen Ökosystemen der Schweiz.
Erforschung von Techniken des maschinellen Lernens, um niedrigdimensionale Merkmale in hochdimensionalen Datensätzen, sowohl simulierten als auch beobachteten, aufzudecken.
Interaktionen zwischen terrestrischen räuberischen Vögeln und aquatischen Fischbeutetieren auf verschiedenen räumlichen Ebenen und deren Auswirkungen auf Bewegung, Verhalten und Populationsdynamik
Von flexiblen Modellen zu prozessbasierten Netzwerken in der Hydrologie: Einsatz von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Vorhersagen ohne Einbußen bei der Interpretierbarkeit
Wir vergleichen Invasionen in aquatischen und terrestrischen Ökosystemen vor allem auf großen (nationalen) räumlichen Skalen und zwischen verschiedenen Taxa auf höherer Ebene
Community detection consists of extracting the affinity between agents of a system, which is extracted from quantities such as the frequency of interactions.
