Gustau Camps-Vall edita un libro sobre cómo aplicar Deep learning a las Ciencias de la Tierra y el Clima

RUVID UV portada llibre 02Un nuevo libro titulado Deep Learning for the Earth Sciences aporta la información más completa sobre la aplicación de esta herramienta de la Inteligencia Artificial a las Ciencias de la Tierra y el Clima. Publicado por la editorial estadounidense John Wiley & Sons Ltd, el libro compila aportaciones de 80 expertos internacionales y tiene como editor principal al catedrático de la Universitat de València (UV), Gustau Camps-Valls.

“El deep learning es una herramienta del aprendizaje automático donde las redes neuronales artificiales aprenden de grandes cantidades de datos”. Así lo define Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica de la Universitat de València, investigador en el Image Processing Laboratory (IPL) de la misma institución y editor principal de Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences.

Publicado por la John Wiley & Sons Ltd –editorial americana de publicaciones científicas y técnicas–, el libro aborda y estructura los diez últimos años de aplicación de los métodos de aprendizaje profundo a las ciencias de la Tierra. Se trata de un campo todavía emergente que, por su gran capacidad para mejorar la comprensión de los fenómenos climáticos, modelar el clima o detectar inundaciones, sequías u otros fenómenos extremos, por ejemplo, adquiere cada vez más relevancia en los programas curriculares universitarios; un campo relevante también para la resolución de problemas por parte de centros meteorológicos y organismos internacionales en el actual contexto de crisis climática.

Con 500 páginas, 22 capítulos y más de 80 autores –expertos internacionales en diferentes aspectos de la materia–, Deep Learning for the Earth Sciences se centra en tres áreas principales: la teledetección, la geociencia y el clima. “El libro contiene desarrollos y aplicaciones del deep learning para el estudio de la biosfera, la atmósfera, los océanos y la criosfera; concretamente para la detección de anomalías y cambios climáticos, para la fusión de datos, la búsqueda y recuperación de imágenes en grandes bases de datos, el análisis de las variables esenciales climáticas, el descubrimiento de patrones o la predicción meteorológica, entre otras muchas más”, comenta Gustau Camps-Valls. “Todos los autores del libro han aplicado esta tecnología a su campo de investigación demostrando que supera en eficacia y precisión a los métodos tradicionales, proporcionando a los científicos de la Tierra y el Clima una mejor comprensión del entorno y una mayor capacidad para explicar los procesos que se observan a través de las imágenes satelitales y los modelos climáticos”, añade Camps.

Deep Learning for the Earth Sciences está prologado por Vipin Kumar, profesor de la University of Minnesota, y coeditado por Devis Tuia, de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL, Suiza), Xiaoxiang Zhu (Centro Aeroespacial Alemán y Universidad Técnica de Múnich, Alemania), Markus Reichstein (Instituto Max Planck, Alemania) y el propio Gustau Camps-Valls, de la Universitat de València.

Dirigido a estudiantes de doctorado, investigadores y lectores informados en general, el libro se encuentra disponible en la editorial, tanto en línea como en formato impreso, y lleva asociado un repositorio-web gratuito donde se distribuyen código y datos.

Fuente: UV







RUVID - Red de Universidades
Valencianas para el fomento de la
Investigación, el Desarrollo y la Innovación

C/Serpis, 29 · 2ª planta
Edificio INTRAS
46022 · Valencia · España
Tel: +34 96 162 54 61
ruvid@ruvid.org

©RUVID, Red de Universidades Valencianas para el fomento de la Investigacción, el Desarrollo y la Innovación
​Protección de datos ​Política de cookies