Dzień dobry,
Przesyłam wiadomość o seminarium Bogdana Bochenka pt. "Wykorzystanie
metod uczenia maszynowego w IMGW-PIB". Termin: czwartek, 12 III, godz.
14, sala 1146, Wydział Matematyki i Informatyki UJ, ul. Łojasiewicza 6.
Bogdan Bochenek, Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej – PIB
Wystąpienie przedstawia wybrane zastosowania uczenia maszynowego
rozwijane w Instytucie Meteorologii i Gospodarki Wodnej – PIB (IMGW-
PIB). Punktem wyjścia będzie problem automatycznej interpretacji
danych obserwacyjnych i modelowych w meteorologii oraz w zadaniach
interdyscyplinarnych, gdzie kluczowe są: heterogeniczność źródeł
danych, silna sezonowość, nieliniowość zjawisk oraz potrzeba walidacji
w warunkach operacyjnych. W pierwszej części omówione zostaną metody
głębokiego uczenia do klasyfikacji obrazów chmur z obserwacji
naziemnych, w tym dobór architektury sieci konwolucyjnych,
przygotowanie zbiorów uczących i ocena jakości dla wielu klas
(rodzajów chmur) w ujęciu praktycznym. Następnie zaprezentowane będzie
uczenie maszynowe jako narzędzie post-processingu prognoz NWP:
podejście wielomodelowe do korekty temperatury przygruntowej nad
Polską, z naciskiem na redukcję obciążeń systematycznych, porównanie
modeli i użyteczność dla prognozowania operacyjnego. Kolejny blok
dotyczy detekcji frontów atmosferycznych metodą Random Forest,
łączącej informację z reanaliz (ERA5) i zdigitalizowanych analiz
frontów, jako przykładu „fuzji danych” i obiektywizacji klasycznych
produktów synoptycznych. W części interdyscyplinarnej przedstawione
zostaną wyniki analizy wpływu warunków meteorologicznych na dynamikę
COVID-19 w Polsce, uwzględniające opóźnione efekty (rzędu kilkunastu
dni) i regionalne zróżnicowanie relacji pogoda–zachorowania/
hospitalizacje. Pokazane zostaną również bieżące prace na modelem
hydrologicznym opad-odpływ z wykorzystaniem architektury LSTM oraz
przykłady wykorzystania metod uczenia maszynowego w meteorologii na
świecie w ostatnich latach.
Pozdrawiam,
SA
