BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//swoogo.com//NONSGML kigkonsult.se iCalcreator 2.41.90//
CALSCALE:GREGORIAN
UID:61366231-6135-4738-a135-633434333438
BEGIN:VEVENT
UID:281d6c772f4fda17aa2c3f29c6b318ac59fe62d2@swoogo.com
DTSTAMP:20261012T094603Z
DESCRIPTION:Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) har trænet en avanceret 
 AI/ML-model på den nationale supercomputer Gefion. Projektet undersøger\, 
 hvordan AI kan supplere klassiske metoder og forbedre vejrprognosers hasti
 ghed og præcision. Oplæget deler erfaringer med modellens opbygning\, træn
 ing og datagrundlag samt muligheder og udfordringer ved at integrere AI i 
 fremtidens vejrtjenester – både set fra et strategisk og teknisk perspekti
 v og henvender sig både til beslutningstagere med fokus på digital transfo
 rmation og tekniske profiler med interesse for AI-modellering i praksis.
DTSTART:20251106T134500Z
DTEND:20251106T143000Z
LAST-MODIFIED:20261012T094603Z
LOCATION:
SEQUENCE:0
STATUS:CONFIRMED
SUMMARY:DMI tests AI-based weather model on the supercomputer Gefion
TRANSP:OPAQUE
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p>Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) har 
 trænet en avanceret AI/ML-model på den nationale supercomputer Gefion. Pro
 jektet undersøger\, hvordan AI kan supplere klassiske metoder og forbedre 
 vejrprognosers hastighed og præcision. Oplæget deler erfaringer med modell
 ens opbygning\, træning og datagrundlag samt muligheder og udfordringer ve
 d at integrere AI i fremtidens vejrtjenester – både set fra et strategisk 
 og teknisk perspektiv og henvender sig både til beslutningstagere med foku
 s på digital transformation og tekniske profiler med interesse for AI-mode
 llering i praksis.</p>
BEGIN:VALARM
UID:66373165-3966-4664-a334-346664376466
ACTION:DISPLAY
DESCRIPTION:Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) har trænet en avanceret 
 AI/ML-model på den nationale supercomputer Gefion. Projektet undersøger\, 
 hvordan AI kan supplere klassiske metoder og forbedre vejrprognosers hasti
 ghed og præcision. Oplæget deler erfaringer med modellens opbygning\, træn
 ing og datagrundlag samt muligheder og udfordringer ved at integrere AI i 
 fremtidens vejrtjenester – både set fra et strategisk og teknisk perspekti
 v og henvender sig både til beslutningstagere med fokus på digital transfo
 rmation og tekniske profiler med interesse for AI-modellering i praksis.
TRIGGER:-PT15M
END:VALARM
END:VEVENT
END:VCALENDAR