Description du projet
L’apprentissage profond pour améliorer la conservation et la surveillance du milieu marin
Le projet AXOLOTL, financé par l’UE, se propose de renforcer les capacités de R&I de l’Institut marin et maritime de Chypre (CMMI) en matière d’évaluation de la biodiversité marine et de surveillance maritime par le biais de technologies d’apprentissage profond (DL) de pointe. Les modèles de DL seront entraînés sur des ensembles de données standardisés et robustes, constitués de données échantillonnées in situ et de données de télédétection provenant de satellites et de l’acoustique sous-marine. Les solutions proposées seront validées dans des scénarios réels d’évaluation de la biodiversité et de surveillance maritime dans des contextes chypriote, belge et européen. Le projet s’efforcera également de rapprocher le CMMI, un centre d’excellence en équipe, et des chercheurs et innovateurs de Belgique et de France reconnus au niveau international; il facilitera, à cette fin, le transfert de connaissances, la mise en réseau pour l’excellence scientifique, et les compétences administratives et entrepreneuriales.
Objectif
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).
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-WIDERA-2023-ACCESS-02
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HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support ActionsCoordinateur
6300 Larnaca
Chypre