Estrenamos ciclo de Inteligencia Artificial bajo la dirección del profesor Gustau Camps-Valls, reconocido internacionalmente por sus contribuciones en Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y su aplicación en las ciencias de la tierra y el clima. En nuestro primer encuentro, exploraremos el impacto de la Inteligencia Artificial en la sostenibilidad y el clima, junto a dos destacados expertos internacionales: Alberto Arribas, quien ha sido Director Científico de Microsoft en Reino Unido y que ahora es Miembro del Comité Científico de la Agencia Europea de Medio Ambiente, y Francisco J. Doblas-Reyes, profesor ICREA y director del Departamento de Ciencias de la Tierra del Barcelona Supercomputing Center (BSC). Y será moderado por Gustau Camps-Valls.
El surgimiento de la Inteligencia Artificial representa un hito significativo en nuestra historia. En el ámbito de la sostenibilidad y el clima, la IA se ha convertido en una herramienta esencial para abordar desafíos ambientales globales. Desde la optimización de la gestión de recursos naturales hasta la predicción y mitigación de eventos climáticos extremos, la Inteligencia Artificial desempeña un papel crucial en la protección de nuestro planeta. No obstante, este poder transformador también plantea cuestiones éticas y sociales que no deben pasarse por alto. Únete a nuestro debate sobre "La IA para la sostenibilidad y el clima: sin hype, greenwashing ni aditivos" y descubre todas las respuestas.
Encuentro gratuito hasta completar aforo:
Inscríbete aquí
Sobre Alberto Arribas
Alberto Arribas es un experto internacional en ciencias del clima, sostenibilidad, inteligencia artificial aplicada al medio ambiente e innovación multidisciplinaria. Ha sido Director Científico de Microsoft en sostenibilidad para Europa. Su formación se centra en la Física, con un doctorado en modelización climática y un Diploma en Estrategia e Innovación de la Universidad de Oxford. Ha liderado proyectos de investigación en tecnología y ciencias ambientales con importantes empresas tecnológicas como DeepMind, Microsoft AI for Earth y Amazon Web Services. Su trabajo, que se ha publicado en más de sesenta artículos, se enfoca en predicciones probabilísticas, infraestructura escalable para la investigación y la aplicación de la inteligencia artificial en ciencias ambientales, con un énfasis en la innovación multidisciplinaria para abordar los desafíos ambientales y facilitar la toma de decisiones. Además, es miembro de varios comités científicos y experto evaluador en el Reino Unido y la Comisión Europea en temas de tecnologías emergentes y medio ambiente.
Sobre Francisco J. Doblas-Reyes
Francisco comenzó su trayectoria con el estudio de la variabilidad climática en 1992 en la Universidad Complutense de Madrid, donde también completó su doctorado. Desarrolló su experiencia como postdoctorado en diversas instituciones, incluyendo Météofrance, el Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial de Madrid y el European Centre for Medium-Range Weather Forecasts en el Reino Unido, donde trabajó durante una década. Posteriormente, ejerció como líder del equipo en el Institut Català de Ciències del Clima, y en la actualidad, ocupa el cargo de Director del Departamento de Ciencias de la Tierra en el Barcelona Supercomputing Center. Este departamento está conformado por un equipo interdisciplinario de ingenieros físicos, matemáticos y científicos sociales que se dedican a la supercomputación y el análisis de datos para proporcionar información y servicios de alta calidad relacionados con la climatología y la calidad del aire. Ha contribuido con más de 200 artículos científicos, desempeñó un papel principal en la elaboración del quinto y sexto informe de Evaluación del IPCC y participa activamente en diversos comités científicos a nivel internacional. Además, ha supervisado la formación de alrededor de 25 estudiantes de doctorado en su carrera.
Sobre Gustau Camps-Valls
El Prof. Camps-Valls coordina actualmente el grupo de Procesamiento de Señales de Imagen (ISP) en la Universitat de València. Se centran en métodos capaces de extraer conocimiento a partir de datos empíricos recopilados por sistemas físicos sensoriales (principalmente imágenes). Estas mediciones dependen de las propiedades de las escenas y de la física del proceso de adquisición. Su enfoque para el procesamiento de señales, imágenes y visión combina la teoría del aprendizaje automático con la comprensión de la física subyacente y la visión biológica. Las aplicaciones se centran principalmente en la neurociencia visual computacional, el procesamiento de imágenes, el análisis de datos de teledetección y las ciencias de la Tierra. La investigación de Gustau está relacionada con el aprendizaje estadístico, principalmente máquinas kernel y redes neuronales, para el análisis de datos de observación de la Tierra y teledetección.