Forschungsgebiet im Überblick
Juniorprofessorin Antara Dasgupta entwickelt in ihrem Forschungsprogramm ressourcenschonende, vertrauenswürdige und menschenzentrierte KI-Methoden, um hydrologische Extreme sowie das Zusammenspiel von natur- und menschengemachten Katastrophen besser zu verstehen und abzumildern. Durch die enge Verknüpfung von maschinellem Lernen, Satellitendaten und physikalischem Prozesswissen strebt sie die Entwicklung von KI-Systemen an, die nicht nur genau, sondern auch transparent, fair und unmittelbar in praktischen Entscheidungsprozessen einsetzbar sind – etwa in der Hochwasser- und Dürreprävention, im Schutz kritischer Infrastrukturen oder im Katastrophenmanagement. Ein zentraler Schwerpunkt ihrer Arbeit liegt auf der Datenassimilation, also der intelligenten Verknüpfung von Beobachtungen mit Modellen in Echtzeit, sowie auf der systemischen Berücksichtigung von Mehrfachgefahren, wenn verschiedene Gefahrenketten miteinander interagieren. Auf diese Weise trägt ihre Forschung zur Klimaanpassung und zu einer nachhaltigeren Resilienz von Gesellschaft und Umwelt bei.
Ausgewählte Publikationen
Landwehr, T., Dasgupta, A., and Waske, B. (2024). Towards Robust Validation Strategies for EO Flood Maps. Remote Sensing of Environment. Elsevier. doi.org/10.1016/j.rse.2024.114439
Garg, S., Dasgupta, A., Mohtagh, M., Martinis, S., and Selvakumaran, S. (2024). Unlocking the Full Potential of Sentinel-1 for Flood Detection in Arid Regions. Remote Sensing of Environment. Elsevier. doi.org/10.1016/j.rse.2024.114417
Dasgupta, A., Hostache, R., Ramsankaran, R., Schumann, G. J.‐P., Grimaldi, S., Pauwels, V. R. N., and Walker, J. P. (2021). A mutual information‐based likelihood function for particle filter flood extent assimilation. Water Resources Research, 56, e2020WR027859. doi.org/10.1029/2020WR027859.