Over Panos Mavritsakis
Als grondwaterhydroloog bij Deltares draagt Panos direct bij aan de missie "Enabling Delta Life" door veerkracht, duurzaamheid en innovatie in grondwaterbeheer te bevorderen. Zijn expertise in machine learning en AI stelt hem in staat om de grenzen van traditionele hydrologie te verleggen en datagedreven inzichten toegankelijk en toepasbaar te maken voor uitdagingen in de echte wereld.
Bijdragen aan de missie van Deltares
- Veerkracht: Door voorspellende tools te ontwikkelen helpt Panos gemeenschappen om veranderingen in grondwaterstanden en -kwaliteit te anticiperen, essentieel voor aanpassing aan milieuschommelingen.
- Duurzaamheid: AI-gestuurde modellen ondersteunen duurzaam grondwatergebruik door een balans te vinden tussen de behoeften van stedelijke gebieden, landbouw en ecosystemen.
- Innovatie: Geavanceerde technieken vertalen complexe grondwaterdata naar heldere, bruikbare inzichten voor effectief beheer.
Belangrijke vaardigheden en kwaliteiten
Om impact te maken, combineert Panos technische en interpersoonlijke vaardigheden:
- Technische expertise in machine learning en AI, met een focus op voorspellende modellen voor grondwaterbeheer.
- Probleemoplossend vermogen & aanpassingsvermogen bij het inspelen op de complexe en veranderende behoeften binnen de grondwaterhydrologie.
Succesvolle projecten en prestaties
Panos heeft leiding gegeven aan impactvolle projecten, waaronder:
- Grondwaterexploratie met AI-versies van numerieke modellen: Ontwikkelde een surrogaatmodel om MODFLOW te simuleren, wat rekentijden verkort en grondwaterprognoses sneller en efficiƫnter maakt.
- Voorspellend algoritme voor malaria-bestrijding in Zuid-Soedan: Ontwierp een model dat malaria-uitbraken voorspelt op basis van milieugegevens, waarmee hij bijdraagt aan de volksgezondheid en de veelzijdigheid van data science in milieutoepassingen aantoont.
Publicaties
A stochastic simulation framework for representing water, energy and financial fluxes across a non-connected island
Simulation of water, energy, and financial flows for isolated islands using a stochastic framework to support decision-making.
P. Mavritsakis, A. G. Pettas, I. Tsoukalas, G. Karakatsanis, N. Mamassis, and A. EfstratiadisEmpirical metric for uncertainty assessment of wind forecasting models in terms of power production and economic efficiency
A novel metric to assess uncertainty in wind forecasting models, focusing on energy production and economic impact.
A. G. Pettas, P. Mavritsakis, I. Tsoukalas, N. Mamassis, and A. EfstratiadisDry-spell assessment through rainfall downscaling comparing deep-learning algorithms and conventional statistical frameworks in a data scarce region: The case of Northern Ghana
Comparative analysis of deep-learning and statistical methods for rainfall downscaling in Northern Ghana.
Mavritsakis, P., ten Veldhuis, M.-C., Schleiss, M., and Taormina, R.