La asimilación de datos busca estimar el estado de sistemas dinámicos caóticos y de alta dimensión, mediante la combinación de simulaciones numéricas y observaciones parciales. Las técnicas de asimilación de datos se basan en principios de estadística bayesiana y en las leyes que rigen la dinámica de los sistemas físicos a los cuales se aplica. Su implementación en sistemas de gran dimensionalidad, como los modelos climáticos, representa desafíos adicionales desde el punto de vista físico, matemático y computacional. <br>

Recientemente, el aprendizaje automático ha introducido una revolución en las técnicas de asimilación de datos, desde la simulación de la dinámica de los sistemas hasta la cuantificación de la incertidumbre asociada a las previsiones.

Te invitamos a compartir una tarde de charlas dictadas por investigadores locales e internacionales trabajando en la temática, donde exploraremos los últimos desarrollos y avances en la temática.