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GEODE: GEographical Object Detection, Explained

Descripción del proyecto

Desarrollo de inteligencia artificial explicable para la observación de la Tierra

Las imágenes satelitales se utilizan para diversos fines, como la planificación del uso del suelo y la vigilancia del clima. Sin embargo, aunque los modelos de inteligencia artificial (IA) ayudan a procesar conjuntos de datos de gran tamaño, su funcionamiento interno suele ser una «caja negra», lo que genera dudas sobre su fiabilidad y confianza. En el proyecto GEODE, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, se trabajará para hacer más transparentes y responsables los modelos de aprendizaje profundo. En concreto, se emplearán técnicas punteras de IA explicable para analizar por qué los modelos tienen éxito o fracasan, en qué contextos funcionan mejor y cómo deben etiquetarse los datos para una cartografía global. Al esclarecer el proceso de toma de decisiones de la IA a nivel de píxel, el proyecto tiene por objeto mejorar la fiabilidad y la utilidad de las herramientas automatizadas de observación terrestre a nivel mundial.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

UNIVERSITAT DE VALENCIA
Aportación neta de la UEn
€ 209 914,56
Dirección
AVENIDA BLASCO IBANEZ 13
46010 Valencia
España
Región
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos