SEMINARIO INSTITUCIONAL
Estimación de Precipitación utilizando deep learning - Seminario
El Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica (IMIT) fue sede ayer de un relevante Seminario Institucional que abordó la "Estimación de Precipitación utilizando deep learning a partir de datos sintéticos en la provincia de Córdoba". El evento, que comenzó a las 15 horas, contó con una destacada concurrencia en el Aula Posgrado de la FaCENA UNNE, tanto presencial como virtual.
La exposición estuvo a cargo del Ingeniero Paul Gabriel Fernández Chomik, becario doctoral del IMIT-CONICET y docente de la Facultad de Ingeniería de la UNNE. El Ing. Fernández Chomik, Ingeniero Civil egresado de la UNNE Campus Resistencia y actual cursante del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería en la misma casa de estudios, brindó una perspectiva profunda y esclarecedora sobre una problemática de vital importancia.
Durante la enriquecedora jornada, se profundizó en los desafíos de la estimación de precipitación a partir de datos de radares meteorológicos. El Ingeniero Fernández Chomik destacó cómo los modelos avanzados de deep learning, y específicamente las redes U-net, representan una aproximación innovadora para superar las limitaciones de los enfoques tradicionales. Se analizó el desempeño de diversas arquitecturas y su sensibilidad a la información espacial y temporal, todo ello en el marco del Proyecto PREVENIR.
PREVENIR es una significativa colaboración argentino-japonesa que persigue el ambicioso objetivo de desarrollar un sistema de alertas tempranas ante eventos de precipitación extrema, lo que subraya la relevancia de las investigaciones presentadas en el seminario.
Este seminario refuerza el compromiso del IMIT con la investigación de vanguardia y la
difusión del conocimiento en áreas críticas para el desarrollo tecnológico y la
prevención de desastres naturales.