Eldric läuft entlang des Klima- und Erdwissenschafts-Daten-Stacks — GBIF, OBIS, NOAA, USGS-Erdbeben, Luftqualität, Eiskerne, Gletscher. Föderierte Analyse erlaubt Institutionen, zusammenzuarbeiten, ohne die Rohdaten zu zentralisieren.
Biodiversitäts-Vorkommensdaten föderiert über den Wissenschafts-Worker. Lokaler Cache plus Live-Abfragen.
Wetter, Sonne, Erdbeben, Vulkane. Vergleich der Zeitreihen auf Basis der institutionellen Referenzwerte.
Jede Einrichtung behält ihre Rohdaten; nur Aggregate fließen. Föderiertes Lernen über das Netzwerk baut Modelle, ohne die Daten zu bewegen.
Lange Klima-Sequenzen — ideal für die lineare Speicherarchitektur von xLSTM. Jahrhunderte von Eiskern-Daten in einem Fenster.
Historische-Klima-Proxies föderiert über den Wissenschafts-Worker.
Gemeinsame Projekte halten die Daten jeder Einrichtung getrennt. Einrichtungs-übergreifender Zugriff per Vereinbarung, im Kernel durchgesetzt.
Eldric bewältigt die Datenleitungen und das maschinelle Lernen; klimawissenschaftliche Schlüsse gehören in den Peer-Review-Prozess der Disziplin. Die Plattform ist ein Werkzeug, keine Autorität.
Schreiben Sie an office@eldric.ai. Sagen Sie uns, was Sie vorhaben; wir antworten ehrlich, ob Eldric passt — und falls nicht, was eher in Frage käme.