[Todos] [Coloquios] Coloquios DCAO/CIMA - JUEVES (26/05/2022) 13hs: “Asimilación de datos por análogos para la validación de modelos de circulación general: un invento no tan maravilloso”

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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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JUEVES 26/05, a las 13hs:
Modo virtual:
ID de reunión: 840 3434 9576
Enlace: https://exactas-uba.zoom.us/j/84034349576
Contraseña: coloquios

Modo presencial:
Aula 1203, edificio 0+infinito, Ciudad Universitaria

“Asimilación de datos por análogos para la validación de modelos de 
circulación general: un invento no tan maravilloso”
Dr. Juan Ruiz - CIMA, DCAO, IRL-IFAECI

En esta charla contaremos la historia de un invento no tan maravilloso 
que consiste en combinar técnicas de aprendizaje automático con 
asimilación de datos para evaluar modelos de circulación general.
En la actualidad existen diversos modelos numéricos que permiten simular 
la dinámica del sistema climático. Para determinar la precisión con la 
que dichos modelos pueden capturar diferentes procesos físicos es 
imprescindible contar con herramientas que permitan validarlos mediante 
la comparación con observaciones.
La asimilación de datos es una herramienta que permite combinar modelos 
dinámicos con observaciones. Recientemente, la asimilación de datos 
permitió la definición de métodos y métricas para validar modelos 
numéricos en base a observaciones. Estas métricas tienen en cuenta la 
incertidumbre intrínseca a las simulaciones numéricas y a las 
observaciones.
Por otra parte, métodos de aprendizaje automático tales como la 
regresión por análogos permiten una aplicación eficiente que aprovecha 
todo el potencial de la asimilación de datos con un bajo costo 
computacional. En esta charla discutiremos cómo la regresión por 
análogos puede ser utilizada para el cálculo de métricas que permitan 
evaluar modelos de circulación general haciendo uso de las simulaciones 
existentes. En la charla mostraremos ejemplos con modelos simples 
(Lorenz 63) y con modelos de complejidad intermedia (SPEEDY) para 
mostrar el potencial de la técnica.

Juan Ruiz es docente del Departamento de Cs. de la Atmósfera y los 
Océanos e investigador del CONICET. Actualmente está interesado en la 
aplicación de técnicas de asimilación de datos para la mejora en el 
pronóstico a corto plazo y del uso de técnicas de aprendizaje automático 
en el contexto de las ciencias de la atmósfera.

¡¡Les esperamos en este nuevo ciclo en formato híbrido!!


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