Das KISTE-Projekt zielte darauf hin, neuere Entwicklungen der künstlichen Intelligenz – insbesondere Deep-Learning-Methoden – für fundierte Umweltdatenanalysen zu nutzen. Wissenschaftliche Ziele waren die Implementierung aktueller KI-Ansätze zur räumlich-zeitlich variablen Mustererkennung und Musteranalyse in Umweltdaten in den Themenfeldern Wolken, Schnee/Eis, Wasser, Luftqualität und Vegetation im Rahmen von fünf Dissertationen. Zudem wurden die technischen Voraussetzungen geschaffen, um leistungsstarke KI-Anwendungen auf Umweltdaten portabel zur Verfügung zu stellen. Schnittstellen dieser KI-Plattform wurden in die aufzubauende KI-Lernplattform integriert. Dieses E-Learning-Angebot zielt auf die ortsungebundene Ausbildung junger Wissenschaftler*innen und anderer Interessierter ab und nutzt dafür die in den fünf Forschungsfeldern entwickelten Konzepte und Methoden als Lehrmaterial.