La chaire Geolearning présentée à Politecnico Milano
Denis Allard était conférencier invité à la conférence M4E « Mathematics for the Planet Earth » qui se tenait à Politecnico Milano les 11 et 12 novembre
La chaire Geolearning sera représentée par plusieurs chercheurs et doctorants à la conférence 15th International Meeting on Statistical Climatology, 15th IMSC, qui se tiendra à Toulouse du 24 au 28 juin 2024. F. Guéguéniat et G. Jacquemin ont été recrutés par la chaire Geolearning.
- F. Guéguéniat, L. Benoit, N. Desassis, T. Romary : Stochastic emulation of weather radar images time series using generative AI
- G. Jacquemin, M. Vrac, D. Allard, X. Freulon: Compound climate events: can climate simulations be improved by bias correction?
Les travaux suivants, qui impliquent des chercheurs de la chaire, relèvent aussi des enjeux des scientifiques de la chaire:
- L. Benoit, M. Lucas, T. Giambelluca: A nonstationary geostatistical model for the stochastic interpolation of daily rain gauge observations in mountain areas
- L. Clarotto, M. Pereira, N. Desassis: Modeling CO2 concentration in the atmosphere using spatio-temporal random fields on meshed surfaces defined from advection-diffusion SPDE
- S. Obakrim, D. Allard, L. Benoit: Multivariate spatio-temporal stochastic weather generator
- L. Schmutz, S. Thao, M. Vrac, D. Allard, G. Mariethoz: Beyond Multi Model Means: Leveraging Local Model Strengths for Superior Climate Projections
- M. Vrac, D. Allard, G. Mariethoz, S. Thao, L. Schmutz: Distribution-based pooling for combination and multi-model bias correction of climate simulations
Par ailleurs, Denis Allard co-animera avec Bo Li, de l’Université de l’Illinois (USA) les sessions sur les méthodes statistiques pour les données spatio-temporelles. Le programme de la conférence et les présentations de la conférence sont accessibles sur cette page.
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Journée « Modèles génératifs : Théorie, apprentissage et applications environnementales »
La Chaire Geolearning et le réseau RESSTE organisent une journée scientifique sur la thématique des progrès méthodologiques récents pour les modèles génératifs (GANs, Denoising Diffusion Models…) et leur utilisation dans les domaines du climat, de l’environnement et plus généralement des géosciences, avec des interventions des experts des aspects théoriques, méthodologiques et appliqués.
