Este seminario web demuestra enfoques para aplicar técnicas de aprendizaje automático (ML) para modelar conjuntos de datos a gran escala y analizar cuestiones relativas a la adaptación al cambio climático a diferentes escalas. La presentación se enmarca en dos estudios de caso principales: la primera aplicación demuestra el uso de ML en datos de encuestas de hogares para comprender los impulsores y los patrones de adopción y utilización del aire acondicionado en el sector residencial a escala global y derivar proyecciones futuras a nivel subnacional. escala espacial a lo largo de diferentes escenarios. La segunda aplicación ilustra el trabajo en curso que aplica ML en imágenes satelitales multiespectrales para modelar indicadores de densidad de vegetación urbana a nivel de calle para mapear y realizar un seguimiento de la evolución espacio-temporal de los espacios verdes urbanos, un indicador clave para las ciudades sostenibles y el potencial de enfriamiento pasivo. La presentación concluye con una discusión general sobre las vías, oportunidades y desafíos futuros para el uso de métodos de aprendizaje automático y big data para evaluar y proyectar diferentes dimensiones de impactos y adaptación a múltiples escalas.

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