Projektbeschreibung
Mehr Meeresschutz und verbesserte Überwachung der Meere durch Deep Learning
Das Team des EU-finanzierten Projekts AXOLOTL verfolgt das Ziel, die Forschungs- und Entwicklungskapazitäten des Cyprus Marine and Maritime Institute (CMMI) im Bereich der Bewertung der biologischen Vielfalt im Meer und der Meeresüberwachung mithilfe modernster Deep-Learning-Technologien zu erweitern. Die Deep-Learning-Modelle werden anhand robuster genormter Datensätze aus in situ gesammelten Proben und Fernerkundungsdaten von Satelliten und Unterwasserakustik trainiert. Die vorgeschlagenen Lösungen werden anhand realer Szenarien rund um die Bewertung der biologischen Vielfalt und der Überwachung der Meere in Zypern, Belgien und Europa validiert. Das Projektteam wird außerdem die Kluft zwischen dem CMMI, einem Teaming Centre of Excellence, und international anerkannten Personen aus Forschung und Innovation aus Belgien und Frankreich überbrücken. Zu diesem Zweck wird es den Wissenstransfer, die Vernetzung für höchste wissenschaftliche Fachkompetenz sowie administrative und unternehmerische Kompetenzen erleichtern.
Ziel
Technological areas such as Artificial Intelligence (AI) and ecosystems such as shipping, maritime and space have been strategically prioritised by Cyprus to improve its Research and Innovation (R&I) performance.
At their intersection lies the need to enhance marine conservation efforts and maritime surveillance by leveraging deep learning (DL) methodologies built on standardized and robust data sets. Indeed, in-situ sampling stands as a cornerstone in marine conservation, offering a direct approach to monitoring marine biodiversity; while remote sensing stands as a pivotal addition to maritime surveillance, expanding the scope beyond traditional Automatic Identification System capabilities. DL, as a cutting-edge AI tool, holds immense potential to enhance the analysis of in-situ samples and remotely sensed data.
AXOLOTL is proposed as a transformational international endeavour capable of enhancing the R&I capacity of CMMI, Cyprus and Europe in the interdisciplinary fields of DL-enhanced in-situ biodiversity assessment and DL-enhanced remote sensing for maritime surveillance. The project will contribute to closing the gap between a H2020 Teaming Centre of excellence and 2 strong innovators from France and Belgium through capacity-building, knowledge transfer, networking, and outreach activities at regional and international levels. Activities will go beyond the strictly scientific scope and support the mutual development, consolidation, and reinforcement of administrative, dissemination and entrepreneurial competencies, access to networks of excellence and the sustainable linkage between partners. The project’s R&I component will develop new strategies for improving data quality, standardization, and synchronization issues, devise novel interdisciplinary methodologies, develop robust DL models from state-of-the-art computer vision methods, and validate its proposed solutions in 2 relevant real-world contexts (biodiversity assessment and maritime surveillance).
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-WIDERA-2023-ACCESS-02
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HORIZON-CSA -Koordinator
6300 Larnaca
Zypern