“El deep learning és una eina de l’aprenentatge automàtic on les xarxes neuronals artificials aprenen de grans quantitats de dades.” Així ho defineix Gustau Camps-Valls, catedràtic d’Enginyeria Electrònica de la Universitat de València, investigador a l’Image Processing Laboratory (IPL) de la mateixa institució i editor principal de Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences.
Publicat per la John Wiley & Sons Ltd –editorial americana de publicacions científiques i tècniques–, el llibre aborda i estructura els deu últims anys d’aplicació dels mètodes d’aprenentatge profund a les ciències de la Terra. Es tracta d’un camp encara emergent que, per la seua gran capacitat per millorar la comprensió dels fenòmens climàtics, modelar el clima o detectar inundacions, sequeres o altres fenòmens extrems, per exemple, adquireix cada vegada més rellevància en els programes curriculars universitaris; un camp rellevant també per a la resolució de problemes per part de centres meteorològics i organismes internacionals en l’actual context de crisi climàtica.
Amb 500 pàgines, 22 capítols i més de 80 autors –experts internacionals en diferents aspectes de la matèria–, Deep Learning for the Earth Sciences se centra en tres àrees principals: la teledetecció, la Geociència i el clima. “El llibre conté desenvolupaments i aplicacions del deep learning per a l’estudi de la biosfera, l’atmosfera, els oceans i la criosfera; concretament per a la detecció d’anomalies i canvis climàtics, per a la fusió de dades, la recerca i recuperació d’imatges en grans bases de dades, l’anàlisi de les variables essencials climàtiques, el descobriment de patrons o la predicció meteorològica, entre moltes més”, comenta Gustau Camps-Valls. “Tots els autors del llibre han aplicat aquesta tecnologia al seu camp d’investigació demostrant que supera en eficàcia i precisió els mètodes tradicionals, proporcionant als científics de la Terra i el Clima una millor comprensió de l’entorn i una major capacitat per explicar els processos que s’observen a través de les imatges satel·litals i els models climàtics”, afegeix Camps.
Deep Learning for the Earth Sciences está prologat per Vipin Kumar, professor de la University of Minnesota, i coeditat per Devis Tuia, de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL, Suiza), Xiaoxiang Zhu (Centre Aeroespacial Alemany i Universitat Tècnica de Munic, Alemania), Markus Reichstein (Institut Max Planck, Alemany) i Gustau Camps-Valls, de la Universitat de València.
Dirigit a estudiants de doctorat, investigadors i lectors informats en general, el llibre es troba disponible en l’editorial, tant en línia com en format imprés, i porta associat un repositori-web gratuït on es distribueixen codi i dades.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119646181
https://github.com/DL4ES/DL4ES