Für die EGU-Session “Novel Approaches for Early Warning Systems: from AI to trans-disciplinary approaches” werden noch Abstracts gesucht. Die Session untersucht innovative Ansätze zur Verbesserung von Frühwarnsystemen (EWS) angesichts der zunehmenden Häufigkeit und Intensität von Extremereignissen durch den Klimawandel. Der Fokus liegt auf der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und transdisziplinären Ansätzen, um die Effektivität und Reichweite von EWS zu steigern. Besonderes Augenmerk gilt komplexen, multi-hazard Risiken sowie der Verbindung von Natur- und Sozialwissenschaften. Ziel ist es, durch neue Technologien und Methoden die Resilienz von Gemeinschaften zu stärken und Risiken effektiver zu reduzieren, insbesondere im Rahmen der UN-Initiative „Early Warnings for All“. Beiträge aus verschiedenen Disziplinen sind willkommen, um sowohl technische als auch gesellschaftliche Aspekte von Frühwarnsystemen zu beleuchten.
Abstracts können bis zum 15. Januar eingereicht werden.
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(Bildquelle: EGU)