Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-El Taller de IA para Ciencias de la Tierra y el Espacio se llevó a cabo, cubriendo aplicaciones de IA en atmósfera, tierra sólida, espacio, hidrósfera y ecología.

2.-La profesora Amy McGovern dio una conferencia sobre IA explicable, interpretable y confiable para ciencias de la tierra.

3.-ForecastNet es un modelo global de clima de alta resolución basado en datos que utiliza Operadores Neuronales de Fourier y supera a los modelos de predicción numérica del clima.

4.-Se utilizaron procesos Gaussianos en grafos para modelar la contaminación del aire a nivel de calle e identificar comunidades en riesgo de altos niveles de NO2.

5.-Se desarrolló una red neuronal de wavelet entrenable para señales no estacionarias con mejor rendimiento a partir del conocimiento previo de las características de la señal.

6.-Se propuso una red neuronal invertible para ecuaciones de ondas oceánicas para estimar soluciones de manera eficiente y cuantificar incertidumbres de parámetros.

7.-Se generaron pronósticos semanales de rendimiento de cultivos a resoluciones más altas que la disponibilidad de datos de etiquetas utilizando representaciones transferidas.

8.-Un ensamble de red neuronal bayesiana mejoró las predicciones de precipitación aprovechando las escalas que varían espacial y temporalmente de los modelos climáticos individuales.

9.-Una red LSTM interpretable predijo el intercambio neto de CO2 del ecosistema y cuantificó la importancia de las variables para guiar el desarrollo de modelos de ecosistemas terrestres.

10.-Lucas Mandrake discutió las capacidades científicas a bordo para romper las barreras de ancho de banda y ganar la confianza de los científicos de misiones en la exploración de mundos distantes.

11.-Mario Lino presentó redes neuronales de grafos multiescala para capturar de manera eficiente dinámicas no locales en la simulación de fluidos incompresibles.

12.-Talin Wu presentó un simulador de red de grafos híbrido para simulaciones de flujo subterráneo con una aceleración de 2-18x sobre los solucionadores clásicos.

13.-Swirlnet, un modelo de pronóstico de espectros de ondas basado en aprendizaje profundo, fue mejorado usando aprendizaje por transferencia de pronósticos pasados y evaluación en pronósticos reales.

14.-Las redes neuronales invertibles permitieron una estimación precisa y eficiente de las distribuciones de parámetros y simulaciones de modelos para calibrar modelos de sistemas terrestres.

15.-El modelo ACGP combinó la regresión de procesos Gaussianos de salida heterogénea con una estructura DAG aprendida para mejorar la predicción e interpretabilidad.

16.-Antonios Mamouyalakis utilizó vectores de características del modelo y Operadores Neuronales de Fourier para mejorar la inversión de Stokes para la inferencia de la atmósfera solar.

17.-Morvan Ge creó un conjunto de datos y referencias de super-resolución multi-imagen multi-espectral para evaluar modelos en datos realistas de imágenes de tormentas.

18.-Saviz Mowlavi propuso un estimador de conjunto de aprendizaje por refuerzo utilizando políticas no lineales y MDPs aumentados para filtrar sistemas de alta dimensión.

19.-Se realizó un escalado de zona no supervisado de modelos climáticos utilizando priors de imagen profunda para super-resolución de alturas de superficie del mar.

20.-Se mejoró el trazado de concentración de hielo marino utilizando representaciones de funciones de pérdida como regresión o clasificación y balanceo de clases.

21.-La vida silvestre en imágenes de trampas de cámaras fue identificada, contada y descrita automáticamente usando aprendizaje profundo para ayudar en la comprensión ecológica y la conservación.

22.-El aprendizaje por transferencia, el aprendizaje activo y las cajas delimitadoras mejoraron el rendimiento en conjuntos de datos pequeños de trampas de cámaras para monitorear la vida silvestre.

23.-Se creó el repositorio LILA para alojar y distribuir conjuntos de datos de aprendizaje automático para la conservación para pre-entrenar modelos.

24.-El aprendizaje social de mapaches de cajas de rompecabezas está siendo estudiado, pero el seguimiento de individuos en video sigue siendo muy desafiante.

25.-Las técnicas de interpretabilidad fueron evaluadas en modelos de downscaling climático estadístico profundo, encontrando problemas no capturados por métricas de validación tradicionales.

26.-Leilani Gilpin discutió la importancia del conocimiento del dominio y el refinamiento iterativo con expertos para sistemas de IA explicables y críticos para la seguridad.

27.-Andrew Ross sugirió el meta-aprendizaje y la cuantificación de incertidumbre como áreas prometedoras para ML interpretable en ciencias de la tierra más allá de la predicción.

28.-Antonios Mamouyalakis destacó el uso de la interpretabilidad para descartar modelos no confiables y obtener conocimientos sobre el sistema terrestre más allá de la predicción.

29.-La visualización, el descubrimiento de nuevos conceptos y la regresión simbólica fueron discutidos como direcciones emergentes emocionantes en IA interpretable.

30.-El taller destacó la importancia y el futuro de la interpretabilidad del modelo para realizar el potencial de la IA en ciencias de la tierra y el espacio.

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