El objetivo principal de este taller es trabajar en un proyecto con uno de los instructores durante tres días. Hay tres opciones para los participantes: puedes unirte a uno de los dos proyectos preestablecidos, destinados a aprender los fundamentos del modelo físico y del aprendizaje automático aplicado al modelamiento del balance de masa glaciar, o puedes traer tu propio proyecto.

[ Proyecto 1 ] - Modelamiento del balance de masa superficial glaciar mediante un modelo físico - Christian Torres y Claudio Bravo

El objetivo de este proyecto será aprender y aplicar un modelo físico glaciológico para simular el balance de masa superficial (BMS) de un glaciar de los Andes peruanos (Cordillera Blanca). Utilizaremos el COupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in PYthon (COSIPY) para estimar el el BMS. Durante este proyecto utilizaremos información de contorno y topografía del inventario nacional de glaciares para recuperar datos topográficos del glaciar. Además, usaremos datos de reanálisis ERA5 para generar información climática para el glaciar durante 1 año. El modelos se ejecutará en un solo punto y distribuido para ver las diferencias en el BMS del glaciar.




[ Proyecto 2 ] - Modelamiento del balance de masa glaciar mediante Aprendizaje Automático - Facundo Sapienza, Jordi Bolibar, Eduardo Villavicencio

El objetivo de este proyecto será aprender y aplicar diferentes tipos de métodos de aprendizaje automático y regresión estadística (por ejemplo, Lasso/Ridge, Random Forests, Gradient Boosting, redes neuronales...) para simular el balance de masa glaciar (BM) de todos los glaciares de los Andes Peruanos. Utilizaremos el Open Global Glacier Model (OGGM) para recuperar observaciones glaciologicas y geodésicas del BM, y entrenaremos múltiples modelos de aprendizaje automático utilizando datos topográficos y climáticos. Utilizando un conjunto común de pliegues de validación cruzada, compararemos los distintos métodos de aprendizaje automático para comprender sus puntos fuertes y débiles. Además, aprenderemos a añadir restricciones físicas blandas a los modelos. En caso necesario, el proyecto podría ampliarse para incluir también la dinámica de los flujos de hielo y, finalmente, el aprendizaje basado en la física.




[ Proyecto X ] - Traiga su propio proyecto

Traer su propio proyecto requiere planificación y un objetivo alcanzable para el taller. Para ello, pedimos al participante que explique brevemente el proyecto, su estado actual y los objetivos del taller en el formulario de solicitud. Se recomienda encarecidamente formar equipo con otros participantes para un proyecto, con el fin de fomentar las interacciones y crear colaboraciones.