AutoClimDS: KI-Agenten und Wissensgraph revolutionieren Klimadatenforschung

Die Klimadatenforschung steht vor großen Hindernissen: Datenquellen sind fragmentiert, Formate heterogen und die nötige technische Expertise hoch. Diese Barrieren bremsen die Beteiligung, verlangsamen Entdeckungen und erschweren die Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Arbeitsabläufe.

AutoClimDS bietet einen Prototyp, der diese Probleme mit einem kuratierten Wissensgraphen (KG) und cloud‑nativen KI-Agenten löst. Der KG bildet eine einheitliche Schicht, die Datensätze, Werkzeuge und Workflows organisiert. KI-Agenten, die auf generativen KI‑Diensten basieren, ermöglichen natürliche Sprachinteraktion, automatisierten Datenzugriff und vereinfachte Analysen.

Durch die Nutzung vorhandener cloud‑fähiger API‑Datenportale zeigt das System, dass „ein Wissensgraph alles ist“, was nötig ist, um skalierbare, agentenbasierte Arbeitsabläufe zu realisieren. Die Open‑Source‑Architektur fördert zudem Community‑Beiträge, sodass der KG und die zugehörigen Tools als gemeinsamer Korpus weiterentwickelt werden können.

Die Ergebnisse demonstrieren einen Weg zur Demokratisierung des Zugangs zu Klimadaten und schaffen ein reproduzierbares, erweiterbares Rahmenwerk für die Zusammenarbeit von Mensch und KI in der wissenschaftlichen Forschung.