[Todos] [Coloquios] Coloquios DCAO/CIMA - VIERNES (17/09/2021) 13hs: “Análisis de PrecipGAN: una arquitectura adversaria de red convolucional profunda”

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Coloquios del Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos 
(DCAO)/
Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA)
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VIERNES 17/09, a las 13hs:
ID de reunión: 833 6736 8215
Enlace: https://exactas-uba.zoom.us/j/83367368215
Contraseña: redes

“Análisis de PrecipGAN: una arquitectura adversaria de red convolucional 
profunda ”
Dr. Pablo Negri - Instituto de Investigación en Ciencias de la 
Computación (UBA-CONICET)

En el coloquio se analizará la arquitectura PrecipGAN, propuesta por 
Wang et al. en [1]. Este reciente trabajo propone la utilización de 
redes adversarias (GAN) que permiten aumentar la resolución temporal y 
espacial en la predicción de las precipitaciones usando datos obtenidos 
por sensores a bordo de diferentes satélites. Estos datos consisten en 
radianzas medidas en el rango de las microondas (PMW) y del infrarrojo 
(IR). Las observaciones de PMW contienen más información a la hora de 
estimar la tasa de precipitación incrementando su precisión. Sin 
embargo, los datos de estos sensores no tienen buena resolución espacial 
y temporal. Por otro lado, los datos de IR poseen una alta resolución 
espacial y temporal, pero su precisión es sensiblemente inferior. La 
idea de PrecipGAN es complementar la información provista por ambos 
sensores para la estimación de la tasa de precipitación, obteniendo la 
mejor precisión posible pero con la misma resolución temporal y espacial 
de los datos de IR.
Para comprender el funcionamiento de PrecipGAN, veremos la arquitectura 
de redes convolucionales profundas (CNN), y las redes de tipo U-NET. 
Además, analizaremos la estrategia de entrenamiento de las redes 
adversarias (GAN) para la sintetización de planos de probabilidad de 
variables de precipitación.

[1] Wang, C., Tang, G., & Gentine, P. (2021). "PrecipGAN: Merging 
Microwave and Infrared Data for Satellite Precipitation Estimation using 
Generative Adversarial Network". Geophysical Research Letters, 48(5), 
e2020GL092032.

¡¡Les esperamos!!

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Grupo Coloquios DCAO/CIMA
Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos (FCEN-UBA)
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