Desarrollo de metodologías avanzadas de machine learning para la exploración de recursos hídricos subterráneos (DEME-ML-2)icos subterráneos Advanced machine learning approaches for groundwater exploration (DEME-ML-2)

Of National scope.

El objetivo principal de esta propuesta consiste en el desarrollo de técnicas avanzadas de machine learning para contribuir a la mejora del conocimiento de los recursos hídricos subterráneos y a su uso sostenible en un contexto de cambio climático. Se pretende desarrollar herramientas de tipo open-source que permitan llevar a cabo una cartografía predictiva de las propiedades de medios acuíferos a partir de la combinación de imágenes de satélite, bases de datos disponibles y algoritmos de inteligencia artificial, al objeto de minimizar los costes, tiempos y riesgos derivados de las actuaciones de terreno. La propuesta presenta un carácter altamente innovador, objetivos ambiciosos y una marcada tendencia la internacionalización, que aúna a investigadores con amplia experiencia tanto en el ámbito de la hidrogeología clásica como del abastecimiento de agua potable en comunidades desfavorecidas de países de baja renta. Presenta asimismo un fuerte potencial de incidir favorablemente sobre las condiciones de vida de estas poblaciones. La propuesta incluye tres investigadores de la Universidad Complutense de Madrid y uno de la Universidad de Alcalá.

Researchers

Filter

PEDRO

MARTÍNEZ SANTOS

Leader

VÍCTOR

GÓMEZ-ESCALONILLA CANALES

ESPERANZA

MONTERO GONZÁLEZ

MANUEL

RODRÍGUEZ DEL ROSARIO

Former participants (1)

• GÓMEZ-ESCALONILLA CANALES, VÍCTOR 20222024