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05.07.2021 - Viele ökonomische Standardmodelle gehen davon aus, dass Menschen rationale, individuelle Entscheidungen treffen. Neue Forschungsergebnisse legen jedoch nahe, dass wirtschaftliche Phänomene wie Ungleichheit und Konjunkturzyklen besser durch Modelle erklärt werden können, die anerkennen, dass die Entscheidungen der Menschen von den Entscheidungen und dem Verhalten der Menschen in ihrem Umfeld beeinflusst werden.

16.07.2020 - Kommunikation ist der Schlüssel bei Klimaverhandlungen: Die Klimastabilisierung ist ein soziales Dilemma, denn verschiedene Akteurinnen und Akteure müssen in ein gemeinsames Ziel investieren. Laut einer neuen Studie, die in Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) veröffentlicht wurde und von Jürgen Kurths und Hans Joachim Schellnhuber vom Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung mitverfasst wurde, verbessert die Kommunikation von Stimmung und Perspektiven die Gruppeninteraktionen in Klimaschutzprozessen erheblich.

13.02.2020 - Klimarisiken für die Finanzwirtschaft standen im Mittelpunkt eines gemeinsamen Workshops des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung (PIK) mit Expertinnen und Experten der Deutschen Bundesbank. Sowohl die physischen Auswirkungen der globalen Erwärmung, zum Beispiel Extremwetterereignisse, als auch die wirtschaftlichen Auswirkungen der Transformation hin zu Netto-Null-CO2-Emissionen haben enorme Auswirkungen. Die Experten und Wissenschaftlerinnen diskutierten mögliche zukünftige Kooperationen, insbesondere beim Datenaustausch und bei der Modellierung von Computersimulationen.

Zum ersten Mal wurde eine spezielle Art des maschinellen Lernens genutzt, um neue Wege für eine nachhaltige Entwicklung zu finden. Bisher wurde das so genannte 'Deep Reinforcement Learning' vor allem dafür verwendet, um Computer in bestimmten Spielen, wie z.B. AlphaGo, gegenüber menschlichen Spielern überlegen zu machen oder Roboter durch unwegsames Gelände zu navigieren. Jetzt haben Wissenschaftler des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung ein mathematisches Gerüst entwickelt, das neu entwickelte Techniken des maschinellen Lernens mit klassischeren Analysen von Verläufen in Computersimulationen des globalen Klimasystems und der Weltwirtschaft kombiniert. Die Ergebnisse, die in der interdisziplinären Zeitschrift zu nichtlinearen Wissenschaft 'Chaos' veröffentlicht wurden, sind vielversprechend.

11.04.2019 - Jüngste Fortschritte in der Forschung der Künstlichen Intelligenz (KI) resultieren aus der Kombination von tiefen neuronalen Netzwerken und dem verstärkenden Lernen (reinforcement learning). In letzterem Fall sind die Agenten in der Lage, durch einen iterativen Versuch-und-Irrtum-Prozess ihr Verhalten anzupassen und lohnende Verhaltensweisen in unbekannten Umgebungen zu erlernen. Aber dieser Prozess ist noch nicht vollständig verstanden. Das Verstärkende Lernen ist ein spezifischer Bereich der KI. Da KI einen großen Einfluss auf die Gesellschaft haben kann, ist ein besseres Verständnis der KI-Systeme entscheidend, um potenzielle Herausforderungen und Risiken einzuschätzen. Schon heute wird die KI eingesetzt, um Autos zu steuern, Produktionslinien zu verwalten oder sogar Texte zu verfassen. Ein Team von Wissenschaftlern des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung hat eine neue Methode entwickelt, um diese Algorithmen zu untersuchen unter Verwendung von Erkenntnissen aus der statistischen Physik. Ihre Ergebnisse, die in der Zeitschrift Physical Reviews E veröffentlicht worden sind, können dazu beitragen, das Design groß angelegter KI-Systeme des verstärkenden Lernens zu verbessern.

22.11.2018 - Im Exzellenz-Cluster MATH+ der Berliner Universitäten ist das Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK) in zwei Projekten erfolgreich als Partner mit dabei. Im Wettbewerb des Bundes und der Länder hatte sich das mathematische Forschungszentrum durchgesetzt, das über die Grenzen von Fächern und Institutionen hinweg neue Ansätze der Anwendungsorientierung erkundet. In Zusammenarbeit mit der Technischen Universität, der Humboldt-Universität und der Freien Universität Berlin wird das Potsdam-Institut die mathematisch fundierte Klimaforschung innovativ weiter entwickeln.

29.03.2018 - Eine schnelle Reduktion der Treibhausgasemissionen ist notwendig, wenn Regierungen sowohl die Kosten der Klimastabilisierung begrenzen wollen – als auch die Menge des CO2 möglichst klein halten wollen, das mit viel technischem Aufwand nachträglich aus der Atmosphäre wieder herausgeholt werden soll. Dazu müssten die Emissionen im Jahr 2030 mindestens 20 Prozent unter dem liegen, was die Länder im Rahmen des Pariser Klimaabkommens zugesagt haben, so eine neue Studie – eine Erkenntnis, die für die beim UN-Klimagipfel in Polen geplante globale Bestandsaufnahme Ende des Jahres unmittelbar relevant ist. Die Entfernung von CO2 aus der Atmosphäre durch technische Verfahren wie Kohlenstoffabscheidung und unterirdische Speicherung (CCS) oder die verstärkte Nutzung von Pflanzen zum Absaugen von CO2 ist mit einer Reihe von Risiken und Unsicherheiten verbunden.