Modelización Estadística de Datos e Inteligencia Artificial de la Naturaleza

MEDIANA

Descripción

El análisis de los fenómenos que influyen en la calidad y la salud del ambiente son intrínsecamente complejos y requieren abordajes integrales. La actual capacidad de generación y procesamiento de datos genera desafíos que requieren la participación de varias disciplinas, para que los mismos
presenten utilidad para entender e interactuar con la naturaleza de forma adecuada. En un contexto de aumento de presiones antrópicas, este esquema permitirá sustentar decisiones de manejo informadas.

 

Objetivos

Proponemos consolidar un Núcleo Interdisciplinario centrado en la modelización aplicada a temas ambientales que tome como oportunidad el gran almacenamiento de información del ambiente, muchas veces sub-analizada. En este contexto, planteamos el abordaje de dos grandes ejes temáticos: calidad de agua y biodiversidad. Desde el punto de vista de los análisis, se hará uso y especial énfasis en métodos y algoritmos de Inteligencia Artificial, en el análisis de datos extremos y de series temporales. El desarrollo de un grupo de trabajo enfocado en generar, analizar y traducir a los encargados de la gestión, información ambiental permitirá un salto cualitativo para Uruguay además de generar conocimiento original. Se consolidará así un grupo con amplio historial de trabajo conjunto, cuyo núcleo conforman investigadoras/es del CURE, FING, FCIEN e IIBCE y al que se incorporan investigadores/as de FMED, FAGRO, gestores/as y grupos de investigación internacional provenientes de disciplinas diversas (matemática, ecología, oceanografía, biología molecular, agronomía, antropología, sensoramiento remoto, ingeniería hidráulica, ingeniería en computación, etc.). Se consolidará un ámbito de cooperación en metodología estadística y sus aplicaciones a problemas ambientales de gran vigencia que aporte a mejorar la comprensión de patrones y procesos ambientales, así como generar herramientas predictivas
con implicancias directas en la gestión.

Servicios involucrados

Facultad de Agronomía

Facultad de Ciencias

Facultad de Ingeniería

Facultad de Medicina

Centro Universitario de Maldonado

Centro Universitario de Rocha

Casa de la Universidad de Treinta y Tres

Carolina Crisci, Centro Universitario de Rocha (carocrisci@gmail.com)

José Rafael León, FIng (rlramos@fing.edu.uy)