<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style=""><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148)">Dear faculty and students:<br><br>We look forward to seeing you next Tuesday, Nov. 12th, at noon in <b>NSH 3305 </b>for our <span class="gmail-il">AI</span> <span class="gmail-il">Seminar</span> sponsored by Apple. To learn more about the <span class="gmail-il">seminar</span> series, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">website</a>. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(11,83,148)">On Tuesday, Priya Donti will give the following talk:</div><div class="gmail_default" style=""><div style=""><b style="color:rgb(11,83,148)">Title: </b><font color="#0b5394">Tackling Climate Change with Machine Learning</font></div><div style=""><br><b style="color:rgb(11,83,148)">Abstract:</b><font color="#0b5394" style="color:rgb(34,34,34)"> </font><font color="#0b5394">Climate change is one of the greatest challenges facing humanity, and we, as machine learning experts, may wonder how we can help. In this talk, I will describe how machine learning can be a powerful tool in reducing greenhouse gas emissions and helping society adapt to a changing climate. From smart grids to disaster management, I will describe high impact problems where existing gaps can be filled by machine learning, in collaboration with other fields. I will then describe some of my work in this area, which incorporates electricity system domain knowledge into deep network architectures to support low-emissions operation of the electric grid.</font></div><div style=""><font color="#0b5394"><br></font></div><div style=""><font color="#0b5394"><b>Bio: </b>Priya Donti is a Ph.D. student in Computer Science and Public Policy at Carnegie Mellon University, co-advised by Zico Kolter and Ines Azevedo. Her work lies at the intersection of machine learning, electric power systems, and climate change mitigation. Specifically, she is interested in creating novel machine learning techniques that incorporate domain knowledge (such as power system physics) to reduce greenhouse gas emissions from the electricity sector. Priya is a U.S. Department of Energy Computational Science Graduate Fellow and co-chair of Climate Change AI, a group of volunteers from academia and industry who believe in using machine learning, where it is relevant, to help tackle the climate crisis.</font></div></div></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>Han Zhao<br>Machine Learning Department</b></span></div><div><span style="font-size:13px;border-collapse:collapse;color:rgb(136,136,136)"><b>School of Computer Science<br>Carnegie Mellon University<br>Mobile: +1-</b></span><b style="color:rgb(136,136,136);font-size:13px">412-652-4404</b></div></div></div></div></div></div>