<div dir="ltr"><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Dear colleagues, </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black"> </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">We would like to draw your attention to the following Earth and Space Science Informatics session at the 2020 Fall AGU Meeting (virtual), 7-11 December 2020.</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black"> </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><b><span style="color:black">Session Title</span></b><span style="color:black">: Solving Training Data Bottleneck for Artificial Intelligence/Machine Learning in Earth Science</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><b><span style="color:black">Section</span></b><span style="color:black">: Earth and Space Science Informatics</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><b><span style="color:black">Session Viewer Link</span></b><span style="color:black">: </span><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/103091" target="_blank">https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/103091</a><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><b><span style="color:black">Conveners</span></b><span style="color:black">: </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Manil Maskey/NASA HQ</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Hamed Alemohammad/Radiant Earth Foundation</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Rahul Ramachandran/NASA MSFC</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Subit Chakrabarti/Indigo Agriculture</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black"> </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><b><span style="color:black">Session Description</span></b><span style="color:black">: While there are successful applications of Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) in Earth Science, the wider adoption of AI/ML has been limited. The challenge is no longer the lack of algorithms, tools, or computing resources, but rather the dearth of training data. Access to training data for supervised learning is required to attract AI/ML practitioners to tackle Earth Science problems. Creating labeled data at sufficient scales to support AI/ML algorithms is still a bottleneck and new strategies to increase training data size and diversity need to be explored. This session seeks submissions from AI/ML practitioners and data curators using different approaches or existing products to create new datasets. This session will enable the practitioners to share successful approaches to scale the process of generating labeled datasets. We also seek submissions focusing on best practices for labeling and structuring data including catalog and standardization to benchmark and share training data.</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">  </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Please consider contributing to our discussion on machine learning training datasets to accelerate the Earth science machine learning.</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Please note that the <b>abstract deadline is Wednesday, 29 July 2020</b>.</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black"> </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">Visit the 2020 Fall AGU website at </span><a href="https://www.agu.org/fall-meeting" target="_blank">https://www.agu.org/fall-meeting</a><span style="color:black"> for the most up to date information about the virtual meeting.  Since this is<b> </b>primarily a virtual attendance conference, the registration fee will be about half the normal rate.  </span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">We apologize for multiple emails you may receive regarding this session via multiple mailing lists.</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><span style="color:black">We are looking forward to hearing about your work.</span><u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif">Sincerely,</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif">Hamed</font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, sans-serif"><br></font></p><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><b><font face="arial, sans-serif">Hamed Alemohammad, PhD</font></b><div><font face="arial, sans-serif">Chief Data Scientist</font></div><div><font face="arial, sans-serif">Radiant Earth Foundation</font></div><div><font face="arial, sans-serif">m: (617) 794-3657 </font></div><div><font face="arial, sans-serif"><a href="http://www.radiant.earth" target="_blank">www.radiant.earth</a><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><a href="https://www.linkedin.com/in/hamedalemo/" target="_blank">linkedin.com/in/hamedalemo/</a></font></div><div><a href="http://www.radiant.earth" target="_blank"><img src="https://docs.google.com/uc?export=download&id=18Nr3yhGHxkOGyqBY6ZZJIIP6mVz2-vFe&revid=0B0De2sZbj9CdeHBTVXhnaEpLcFJJbHFxOVNDekxKRmhWdnlFPQ"></a><br></div></div></div></div></div>