Rejoignez-nous pour une conversation captivante dans l'épisode 6 de la série de podcasts « Open Geo AI : Unveiling Satellite Insights through Open Data ».

Épisode 6 – Innovations en géoIA : études de cas et témoignages de réussite

Dans ce podcast sur les innovations en géoIA : études de cas et histoires de réussite, Tao Wen et Carl Boettiger partagent des histoires de réussite réelles à l'intersection des données ouvertes, de l'IA et des informations satellitaires. Des modèles ML pour les systèmes terre-eau aux initiatives scientifiques ouvertes, découvrez comment divers secteurs exploitent les modèles de séries chronologiques, les environnements R et le projet Open Scripts de la NASA sur le cloud AWS pour une prise de décision transformatrice.

Tao Wen est professeur adjoint au Département des sciences de la terre et de l'environnement de l'Université de Syracuse. Ses intérêts de recherche couvrent la géochimie, la science des données environnementales et l'hydrogéologie. Il a rejoint l'Université de Syracuse en 2020 après une étude postdoctorale 2017-2020 à la Penn State University et a terminé son doctorat. en géologie en 2017 à l'Université du Michigan. Il a obtenu une licence en sciences de l'environnement en 2011 à l'Université des sciences et technologies de Chine.

Tao Wen est un géochimiste possédant une expertise supplémentaire en sciences des données, motivé par un intérêt de recherche pour l'interface entre l'humanité et le cycle de l'eau. Son équipe utilise des approches basées sur le terrain et en laboratoire géochimique (p. ex., gaz rares, isotopes stables et chimie de l'eau) pour faire la lumière sur les implications environnementales des activités humaines sur les ressources en eau. Son équipe développe et applique également des outils de science des données pour explorer les modèles spatio-temporels des cycles couplés de l’eau et des éléments à différentes échelles dans les systèmes naturels et humains couplés.

Carl Boettiger travaille sur des problèmes de prévision écologique et de prise de décision dans des conditions d'incertitude, avec des applications pour le changement global, la conservation et la gestion des ressources naturelles. Je suis particulièrement intéressé par la manière dont nous pouvons prédire ou gérer les systèmes écologiques susceptibles de connaître des changements de régime : des changements soudains et spectaculaires qui remettent en question à la fois nos modèles et les données disponibles. L’expansion rapide de la puissance de calcul et des données écologiques et environnementales disponibles permet et nécessite de nouvelles approches mathématiques, statistiques et informatiques pour répondre à ces questions. L’écologie a beaucoup à apprendre sur ce qui est utile et ce qui ne l’est pas grâce aux progrès de l’informatique, tout comme elle l’a appris des statistiques et des mathématiques. Les approches traditionnelles de la modélisation écologique et de la gestion des ressources telles que les systèmes dynamiques stochastiques, l'inférence bayésienne et la théorie du contrôle optimal doivent être adaptées à la fois pour tirer parti de toutes les données disponibles tout en traitant de leurs imperfections. Mon approche allie théorie écologique, synthèse de données hétérogènes et développement de logiciels – une combinaison désormais reconnue comme science des données.

https://crdf.org.in/podcast/open-geo-ai-unveiling-satellite-insights-through-open-data

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• La source: https://codata.org/crdf-and-codata-podcast-series-open-geo-ai-new-episode-6-available/