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GEODE: GEographical Object Detection, Explained

Projektbeschreibung

Erklärbare KI in der Erdbeobachtung

Satellitenbildmaterial dient einer Reihe von Zwecken, darunter der Flächennutzungsplanung und der Klimaüberwachung. Mit künstlicher Intelligenz (KI) betriebene Modelle helfen zwar bei der Verarbeitung riesiger Datensätze, ihre inneren Abläufe bleiben jedoch oft eine „Black Box“, was Bedenken hinsichtlich Vertrauen und Zuverlässigkeit aufkommen lässt. Das Team des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts GEODE sorgt dafür, dass Deep-Learning-Modelle transparenter und nachvollziehbarer werden. Insbesondere wird es modernste erklärbare KI-Verfahren einsetzen, um zu erkunden, warum Modelle erfolgreich sind oder scheitern, wo sie gut funktionieren und wie Daten für eine globale Zuordnung gekennzeichnet werden sollten. Die Projektarbeit zielt darauf ab, den Entscheidungsfindungsprozess der KI auf Pixelebene ans Licht zu bringen und somit die Glaubwürdigkeit und Nutzbarkeit automatisierter Erdbeobachtungsinstrumente weltweit zu verbessern.

Ziel

The GEODE project brings explainability to deep learning for Earth observation. GEODE aims at improving the transparency of computer vision models used for analyzing satellite imagery in large-scale mapping projects. As AI models are increasingly used in applications such as environmental monitoring and land-use classification, their opaque decision-making processes limit trust and usability. Using novel XAI (eXplainable AI) techniques, GEODE will offer pixel-level explanations to understand why a given model fails or succeeds on certain objects. Performance maps will indicate where the model is expected to have standard performance. Finally, an active learning strategy will be developed, to define how to conduct labeling work for global mapping.

Answering the why, where and how deep mapping models work, GEODE is a bold step towards unlocking the full potential of AI paired with large volumes of satellite imagery. The project will take place at the Image & Signal Processing Laboratory at Universitat de València in Professor Gustau Camps-Valls' group, a world-renowned leader in machine learning for Earth observation.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITAT DE VALENCIA
Netto-EU-Beitrag
€ 209 914,56
Adresse
AVENIDA BLASCO IBANEZ 13
46010 Valencia
Spanien
Region
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten