DERI和DSTI签署了一份谅解备忘录(MoU),探索数据科学和机器学习的应用,以预测和减轻气候变化对西非国家之一塞拉利昂降雨模式的影响。该合作旨在更准确地了解降雨模式,并为有效的气候变化适应战略提供信息。
该伙伴关系将包括帮助DSTI分析卫星数据,以确定降雨分布和强度的趋势和模式。通过利用先进的数据分析技术,研究人员希望开发预测模型,帮助预测极端天气事件,如洪水和干旱,为备灾和救灾决策提供信息,并指导农业活动。
“这一合作是朝着应对气候变化给塞拉利昂和西非次区域带来的紧迫挑战迈出的重要一步,”环境与可持续发展数据科学主管csamdric John教授说。“通过向DSTI的数据科学团队提供我们在数据科学方面的专家建议,我们可以开发创新的解决方案,帮助保护弱势社区并提高复原力。”
谅解备忘录还概述了将这种合作扩大到其他西非国家的计划,并探索潜在的资助机会,以深化研究合作。科技部渴望利用这一伙伴关系,在国内和国际上加强其气候变化倡议。
“科学、技术和创新理事会将利用其与QMUL的富有成效的关系,利用科学和技术来推进Bio总统在应对气候变化、减轻灾害、增加粮食生产和建设抗灾社区方面的议程,”科学、技术和创新理事会(DSTI)主任Abdul-Malik Tejan-Sie说。
该研究所致力于与其在塞拉利昂的合作伙伴密切合作,以确保研究成果具有相关性和影响力。这项合作还将有助于在塞拉利昂境内建立数据科学和气候变化研究方面的能力和知识。
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