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ECMWF startet Code for Earth 2026: Neuer Afrika-Stream und 16 Challenges

Das ECMWF ruft bis 9. April 2026 zur Einreichung von Projektvorschlägen auf. Neu ist ein Afrika-Stream; im Fokus stehen Open Source, Visualisierung und KI/ML.

Sophie Adenot erster Außenbordeinsatz ISS Antenne
Bild: Wolken und Atmosphäre · Climate-Academy.org · PHOTRA-Netzwerk · Climate-Academy.org Archiv

Das European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) hat die Ausschreibung für Code for Earth 2026 eröffnet. Bis zum 9. April 2026 können Entwicklerinnen, Forscher und Datenexpertinnen Projektvorschläge einreichen. Die aktuelle Runde umfasst 16 Challenges in vier thematischen Streams, darunter erstmals ein regional abgestimmter Afrika-Stream. Unterstützt wird die Initiative von Copernicus-Diensten, der EU-Initiative Destination Earth (DestinE) und dem Africa Regional Centres of Excellence Programme (ArcX).

Ziel des Programms ist es, offene Prototypen für Wetter-, Klima- und Atmosphärenanwendungen zu entwickeln. Im Mittelpunkt stehen Transparenz, reproduzierbare Arbeitsabläufe und kollaborative Entwicklung. Die beteiligten Dienste stellen Daten, Infrastruktur und fachliche Betreuung bereit, damit Teams wissenschaftliche Fragestellungen praxisnah bearbeiten können.

Die vier Streams 2026

– Datenvisualisierung und visuelle Narrative: Aufbereitung komplexer Modell- und Beobachtungsdaten für verständliche Analysen und Entscheidungsunterstützung. – Machine Learning und KI für Wetter, Klima und Atmosphäre: Methoden für Mustererkennung, verbesserte Vorhersagen und Unsicherheitsabschätzung auf Basis großer Datensätze. – Softwareentwicklung und Open-Source-Tools für Erdsystemwissenschaften: Modulare, wartbare Software für Modelle, Datenpipelines und Analysewerkzeuge. – Afrika-Stream (neu): Mit regionalen Partnern co-designt; im Fokus stehen Kapazitätsaufbau und lokal relevante Anwendungen wie Hochwassermonitoring, Landnutzung oder Risikoabschätzungen.

Warum Offenheit zählt

Offene Software und offene Daten stärken Nachvollziehbarkeit und Vertrauen, fördern Wiederverwendung und beschleunigen Verbesserungen durch Peer-Review in der Community. Lösungen lassen sich so leichter auf unterschiedliche Regionen übertragen.

KI mit Augenmaß

Machine-Learning-Ansätze können Lücken in Beobachtungsreihen schließen, Muster erkennen und Prognosen verfeinern. Voraussetzung sind repräsentative Trainingsdaten, Maßnahmen gegen Verzerrungen sowie nachvollziehbare Modelle. Auch Rechenaufwand und Energieverbrauch müssen abgewogen werden. Offene Entwicklungspraktiken erhöhen Transparenz und erleichtern den Austausch über Best Practices.

Anforderungen an Projekte

Erfolgreiche Vorhaben verbinden Fachkompetenz mit solidem Software-Engineering: automatisierte Tests, gute Dokumentation, Containerisierung, Schnittstellen zu Datendiensten und Umsetzung der FAIR-Prinzipien (findbar, zugänglich, interoperabel, wiederverwendbar) auch für Software und Metadaten. Code for Earth unterstützt Teams mit Infrastruktur und Mentoring.

Teilnahme und Auswahl

Eingeladen sind Fachleute aus Softwareentwicklung, Datenwissenschaft, Meteorologie, Klimaforschung sowie Anwender aus Behörden und zivilgesellschaftlichen Organisationen. Vorschläge werden nach wissenschaftlicher Relevanz, technischer Machbarkeit und Nutzen für Anwender ausgewählt. Details zu Teilnahme, Förderung und den einzelnen Challenges sind auf der Programmseite abrufbar.

Einordnung

Code for Earth schließt die Lücke zwischen Forschung und Anwendung, indem offene Daten, gemeinsame Entwicklung und gezielter Kapazitätsaufbau zusammengeführt werden. So entstehen Werkzeuge, die sich an regionalen Anforderungen orientieren und wissenschaftliche Methoden in den operativen Einsatz bringen – relevant für Forschung, Klimaanpassung und Risikomanagement.

Climate Academy Redaktion · Artikel mit KI-Unterstützung
Originalquelle

Copernicus Climate Change Service

Die Originalquelle ermöglicht die Prüfung des Ausgangsmaterials und möglicher Aktualisierungen.

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