Investigadores del grupo de Procesado de Imágenes y Señales (ISP)
La Universitat de València es una de las nueve instituciones europeas que formarán parte de la nueva red iMIRACLI, una acción Marie Curie financiada por la Comisión Europea, dirigida a la formación de doctorandos y orientada a impulsar una nueva generación de científicos en datos sobre Clima. La red agrupa a investigadores líderes en el estudio del clima y el Machine learning y a socios no académicos como Amazon y MetOffice.
El cambio climático es uno de los problemas más urgentes a los que se enfrenta la humanidad. A pesar de que la aplicación del acuerdo de París sobre el Clima está basado en evidencias científicas robustas, la comprensión del cambio climático sigue siendo objeto de grandes incertidumbres. Esto se debe, en gran medida, al papel incierto que juegan las nubes en el sistema climático y a su interacción con los aerosoles.
Alrededor del 70% de la superficie terrestre se encuentra cubierto de nubes en un momento determinado. Aunque estos suelen producir un efecto de refrigeración sobre la Tierra, los científicos desconocen si las nubes contribuirán a acelerar el calentamiento o actuarán como elementos de compensación a medida que avance el cambio climático.
Las técnicas innovadoras de la Inteligencia Artificial y el Big Data, como el Machine learning (aprendizaje automático o estadístico), están empezando a mostrar su potencial para resolver problemas en Ciencias del Clima. En esta línea, la Comisión Europea acaba de anunciar la financiación de una nueva red innovadora, en el marco de las acciones de formación Marie Curie, para estudiar y restringir los efectos de esta interacción nubes-aerosoles con la ayuda del Machine learning.
Liderada por la Universidad de Oxford, iMIRACLI (innovative MachIne leaRning tono constrain Aerosol-cloud CLimate Impacts) reúne a científicos líderes europeos en materia de clima y Machine learning con socios no académicos, como Amazon y MetOffice, para trabajar en la formación de una nueva generación de científicos en datos sobre clima.
El proyecto comenzará en 2020 y financiará a un total de 15 estudiantes de doctorado en Europa, 3 de los cuales estarán codirigidos en el Laboratorio de Procesado de Imágenes (LPI) de la Universitat de València, en el Parc Científic de la institución académica, donde serán formados en Machine Learning por el grupo de Procesamiento de Imágenes y Señales (ISP) encabezado por el catedrático de Ingeniería Electrónica Gustau Camps-Valls. "El objetivo es formar a la próxima generación de expertos en ciencias de datos climáticos; es decir, a personas con grandes conocimientos y capacidades en observación de la Tierra, el clima y el Machine learning a la vez", comenta Camps. “Nuestro grupo trabajará con los doctorandos en el campo del aprendizaje estadístico para detectar anomalías, emular modelos físicos complejos o diseñar métodos de Machine Learning que contemplen las leyes de la física e infieran las relaciones causales de los datos”.
Los estudiantes empezarán sus proyectos a finales de 2020, iniciándose con una escuela de verano en Oxford. Philip Stier, catedrático de física de la atmósfera a la Universidad de Oxford, es el Investigador Principal del consorcio: "El aprendizaje automático tiene el potencial para desbloquear una comprensión única y profunda del sistema climático a partir de grandes conjuntos de datos climáticos, pero esto requiere una nueva generación de expertos con conocimientos sustanciales tanto del clima como de la información de datos”, ha dicho. Cada estudiante estará supervisado por un experto en ciencias del clima, otro en Machine learning, y contará con un asesor industrial.
Forman parte de la red la University of Oxford, la Universität Leipzig, la Stockolms Universitet, la ETH Zürich, la University of Edimburgh, la Universitat de València, la University College London, el Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR-Centro Aeroespacial Alemán), la Ecole Polytechnique Federale de Lausanne y la Friedrich-Shiller Universität Jena, junto con los socios no académicos Amazon, The Alan Turing Institute, MetOffice, Iris.ai, GAF AG y FastOpt.
Los detalles de las oportunidades se anunciarán ampliamente en las webs de cada institución, así como en iMIRACLI Twitter (@iMIRACLI_ITN) e ISP Twitter (@isp_uv_se).