[general_dat] Seminario ModEsto - Santiago Saglietti (PUC - Chile)

[Pablo Groisman]

*Seminario de MODelos ESTOcásticos.*

Viernes 12/7 (mañana), *12.00*hs, Sala de conferencias del Departamento de
Matemática.

*Facundo Sapienza * (Stanford),


*Mezclando Física con Machine Learning: Aplicaciones a Geofisica*
*Resumen: *En los últimos años, ha habido mucho interés en extender métodos
provenientes de aprendizaje automático a las ciencias físicas. Estas
aplicaciones incluyen física, química y ciencias de la Tierra, por
mencionar algunas, donde ciertos aspectos del modelado físico se basan en
datos: crear una tarea de aprendizaje que permita aprender nuevas leyes
físicas de manera tal que las predicciones se adapten a observaciones.

¿Cómo sabemos que estos modelos realmente capturan las propiedades físicas
del sistema? ¿Cómo validamos estos modelos en sistemas dinámicos complejos
donde escasean observaciones? Por otro lado, ¿cómo calcular el gradiente de
la solución numérica de una ecuación diferencial, necesario para optimizar
los parámetros del modelo?

En esta charla, voy a introducir el campo de physics-informed machine
learning. Discutiremos las oportunidades y desafíos en el uso del
aprendizaje automático combinado con ecuaciones diferenciales para modelar
sistemas físicos complejos. Voy a discutir aplicaciones en el modelado de
glaciares y  paleomagnetismo.

Estan todas/os invitadas/os.

*Los encuentros del seminario ModEsto tienen lugar los viernes a las
12.10hs. Son abiertos a todo público y mayormente informales así que no
siempre los anunciamos por esta vía. Quienes quieran recibir información de
todos los encuentros, por favor unirse al grupo de telegram o enviarme un
mail.

https://t.me/+EHK1RU3WS4YyMzdh

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