Modelado espacio-temporal con redes neuronales para la predicción de fenómenos ambientales

Ámbito de investigación

Aprender la dinámica de los sistemas ambientales.

La tesis investiga métodos neuronales para predicción ambiental cuando las observaciones están distribuidas en el espacio y evolucionan con el tiempo. Sus aplicaciones incluyen calidad del aire, aerosoles atmosféricos, gases de efecto invernadero y ruido urbano.

Las representaciones en forma de grafo conectan estaciones, ciudades o puntos de observación global. Los modelos temporales aprenden después cómo cambian las señales a distintas escalas y horizontes.