Aproximación de Campos Vectoriales con Aprendizaje Profundo

Ponente(s): Daniel Alejandro Cervantes Cabrera, Moreles Vazquez Miguel Angel

En esta plática mostraré algunos resultados del uso de técnicas de aprendizaje profundo para la aproximación de campos vectoriales de velocidades de viento, considerando condiciones físicas y de frontera. Lo anterior a través de la definición de un funcional de costo el cual además de las condiciones de error mínimo cuadrado, incluya términos como divergencia o rotacionalidad así como condiciones de frontera. Se describirán algunos resultados sintéticos y un trabajo futuro con información real de estaciones meteorológicas ubicadas en la zona metropolitana del valle de México.