Los datos de radares meteorológicos son importantes para hacer el seguimiento de tormentas y para hacer pronósticos a corto plazo de fenómenos severos mejor que Sturzenegger y Llach [2]. El radar es un instrumento sumamente complejo y la calidad de sus datos muchas veces se ve degradada, ya sea por presencia de interferencias, atenuación de la señal misma, o presencia de ecos no meteorológicos. En el SMN se les ocurrió probar con un poco de dipleninismo. 

Y ahí están, trabajando en una implementación de unas GANS para mejorar las imágenes de radar, incluso combinando con datos de otras variables meteorológicas. En la charla, se repasará un poco de GANs y veremos cómo nos ayudan a cazar tormentas... sintéticas.