<div dir="ltr">Dear colleagues,<br><br>We welcome all researchers intrigued by the captivating intersection of geophysical flows and machine learning to join our AGU session, titled "NG011. Physics Informed Machine Learning in Nonlinear Geophysical Systems.”<br><br><a href="https://agu.confex.com/agu/fm23/prelim.cgi/Session/190509" rel="noreferrer" target="_blank">https://agu.confex.com/agu/fm23/prelim.cgi/Session/190509</a><br><br>Your expertise and insights are invaluable as we explore the dynamic relationship between non-linear geophysical systems and machine learning. Whether you possess a fresh perspective, a groundbreaking approach, or an intriguing discovery, your contribution will play a crucial role in advancing our understanding of these interconnected fields.<br><br>Our session aims to address the challenges of modeling, predicting, and comprehending nonlinear systems, especially in the presence of noisy observational data. Physics Informed Machine Learning (PIML) has emerged as a promising methodology to tackle these complex and high-dimensional problems by integrating the principles of physics with observational data.<br><br>We invite you to submit your contributions that focus on the implementation of PIML within nonlinear geophysical frameworks. This includes neutral and ionized atmospheric layers, oceans, and tectonics, from various observational, modeling, and theoretical perspectives. By embracing an approach at the intersection of physics and machine learning, we seek to gain fresh insights into the intricate behavior of complex geophysical systems.<br><br>Submissions covering a broad range of PIML methods are encouraged, including, but not limited to, regression techniques, neural networks, and PDE-constrained inverse problems. We eagerly anticipate receiving your research that pushes the boundaries of knowledge and opens new avenues of exploration.<br><br>Join us at our  AGU session to engage in stimulating discussions, forge connections with fellow researchers, and collectively expand the frontiers of knowledge in the exciting realm where geophysical flows and machine learning converge.<br><br>The session conveners,<br><br>Miguel Urco, Leibniz Institute of Atmospheric Physics<br>Koki Chau, Leibniz Institute of Atmospheric Physics<br>Kike Rojas Villalba, Cornell University<br></div>