Published December 11, 2020 | Version v1
Conference paper

Artificial Intelligence, Machine Learning and Modeling for Understanding the Oceans and Climate Change

Others:
Inria Chile ; Universidad Diego Portales [Santiago] (UDP)-Universidad de la frontera [Chile]-Universidad de Concepción [Chile]-Pontificia Universidad Católica de Chile (UC)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV)-Universidad Adolfo Ibáñez [Santiago]-Universidad de Valparaiso [Chile]-Universidad Tecnica Federico Santa Maria [Valparaiso] (UTFSM)
Tara Expéditions
Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE) ; Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM) ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement (INRAE)
Station biologique de Roscoff (SBR) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) ; Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST) ; Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique) ; Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Combinatoire et Bioinformatique (LS2N - équipe COMBI) ; Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) ; Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST) ; Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique) ; Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST) ; Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique) ; Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Center for Mathematical Modeling (CMM) ; Universidad de Chile = University of Chile [Santiago] (UCHILE)
Pontificia Universidad Católica de Chile (UC)
Numerical Analysis, Geophysics and Ecology (ANGE) ; Inria de Paris ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jacques-Louis Lions (LJLL (UMR_7598)) ; Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)
TAckling the Underspecified (TAU) ; Inria Saclay - Ile de France ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI) ; CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
This work was funded by project CORFO 10CEII-9157 Inria Chile and Inria Challenge project OcéanIA (desc. num 14500). Alejandro Maass is funded by ANID Basal Grant 170001. Pablo Marquet acknowleges funding from ANID Basal Grant 170008.

Description

The ongoing transformation of climate and biodiversity will have a drastic impact on almost all forms of life in the ocean with further consequences on food security, ecosystem services in coastal and inland communities. Despite these impacts, scientific data and infrastructures are still lacking to understand and quantify the consequences of these perturbations on the marine ecosystem. Understanding this phenomenon is not only an urgent but also a scientifically demanding task. Consequently, it is a problem that must be addressed with a tific cohort approach, where multi-disciplinary teams collaborate to bring the best of different scientific areas. In this proposal paper, we describe our newly launched four-years project focusedon developing new artificial intelligence, machine learning, and mathematical modeling tools to contribute to the understanding of the structure, functioning, and underlying mechanisms and dynamics of the global ocean symbiome and its relation with climate change. These actions should enable the understanding of our oceans and predict and mitigate the consequences of climate and biodiversity changes.

Abstract

International audience

Additional details

Created:
December 4, 2022
Modified:
November 30, 2023