El valenciano Gustau Camps-Valls, catedrático de Ingeniería Electrónica e investigador del Image Processing Laboratory (IPL) de la Universitat de València, es uno de los cuatro investigadores principales del proyecto "AY for Understanding and Modelling the Earth System with Machine Learning" (USMILE), que acaba de conseguir una ayuda ERC Synergy Grants dotada con 10 millones de euros para seis años. El objetivo del trabajo, que combinará el machine learning con modelos físicos de la atmósfera y de la Tierra, es mejorar los modelos climáticos y el análisis e interpretación de los datos del sistema Tierra.
Veronika Eyring, del Instituto de Física Atmosférica del DLR y colíder del proyecto, comenta: "Nos unimos para optimizar esfuerzos combinando nuestra experiencia multidisciplinaria en modelado climático, ecosistemas terrestres, machine learning y caracterización de nubes, con el fin de abordar algunas de las principales limitaciones en simulación y análisis del cambio climático". El proyecto ahora financiado está orientado a superar ciertas limitaciones fundamentales para la comprensión del sistema terrestre, aumentando así la capacidad de los científicos para simular y predecir con precisión y menor incertidumbre el cambio climático.
El proyecto está orientado a aumentar la capacidad de los científicos para simular y predecir el cambio climático
"Nuestra hipótesis central es que esta falta de comprensión puede resolverse mediante el machine learning. En primer lugar, disponemos ya de gran cantidad de datos de observación de la Tierra con una cobertura espacial y temporal sin precedentes", asegura Pierre Gentine, de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Columbia.
"Y en tercer lugar – añade Camps-Valls–, el machine learning ha evolucionado rápidamente, permitiendo avances en la detección y análisis de relaciones y patrones complejos en grandes conjuntos de datos multivariados. Ahora no sólo podemos ajustar, predecir y modelar funciones complejas, sino que también podemos aprender relaciones causales a partir de datos observacionales".
Creado por la Unión Europea en 2007, el Consejo Europeo de Investigación (ERC) tiene la misión de fomentar la investigación de más alta calidad en Europa a través de una financiación competitiva y apoyar a la investigación de frontera en todos los campos de la ciencia, en base a la excelencia científica. Cada año selecciona y financia los mejores investigadores creativos de cualquier nacionalidad y edad para ejecutar proyectos en Europa. La ERC tiene diferentes esquemas de ayudas para investigadores principales individuales –Starting Grants, Consolidator Grants y Advanced Grants–, además de las Synergy Grants para pequeños grupos de investigadores excelentes.