Dr. Mario Trouillier verwendet maschinelles Lernen wie verstärkte Regressionsbäume oder tiefe neuronale Netze für die Analyse des Baumwachstums. Viele Umweltvariablen und endogenen Variablen beeinflussen das Wachstum von Bäumen und maschinelles Lernen kann helfen, diese komplexen Zusammenhänge zu verstehen. Außerdem interessiert sich Mario für die Kombination von agentenbasierten Modellen und künstlichen neuronalen Netzen. Derzeit ist er Postdoc im DIG-IT! Projekt in der Arbeitsgruppe für Landschaftsökologie und Ökosystemdynamik.
Schwerpunkte in AI For Life
Dr. Mario Trouillier
Landschaftsökologie und Ökosystemdynamik
Institut für Botanik und Landschaftsökologie
Universität Greifswald
Mario Trouillier