Ce projet génère des données de forçage des vagues pour les modèles océaniques et météorologiques. Il permet de simuler les interactions entre l'atmosphère et l'océan, en fournissant des informations précises sur les vagues pour améliorer les prévisions maritimes et climatiques. Les résultats sont utilisés par des scientifiques, des météorologues et des chercheurs pour affiner leurs modèles et mieux comprendre les dynamiques océaniques.

Le projet webgetarir est une application web conçue pour aider les agriculteurs et les gestionnaires de ressources en eau à prendre des décisions éclairées en matière de gestion de l'irrigation et de prévision des rendements agricoles. Il utilise des données climatiques historiques et en temps réel pour fournir des prévisions précises et des outils d'aide à la décision.

Ce projet vise à quantifier et analyser l'effet radiatif des nuages depuis la surface terrestre. Il permet aux chercheurs et scientifiques d'étudier l'impact des nuages sur le bilan énergétique de la Terre, en fournissant des données précises et des modèles pour comprendre les interactions entre les nuages et le rayonnement solaire ou infrarouge. Les résultats aident à améliorer les prévisions climatiques et les modèles météorologiques.

RainNet est un réseau de neurones convolutif conçu pour prédire les précipitations à court terme (5 minutes) à partir de données radar. Entraîné sur plusieurs années de composites radar de haute qualité fournis par le service météorologique allemand (DWD), il transforme des scans radar en prévisions précises. Son architecture inspirée des modèles U-Net et SegNet permet une analyse fine des motifs spatiaux et temporels des précipitations, offrant ainsi un outil puissant pour la gestion des risques hydrométéorologiques et la planification des activités sensibles au climat.