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