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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Life and death of a virtual copepod in turbulence

Description du projet

Élucider le processus sensoriel des copépodes

Les minuscules crustacés appelés «copépodes» foisonnent dans les habitats marins malgré les courants et les turbulences océaniques. Leurs antennes sont sensibles aux informations mécaniques et chimiques et leur permettent de localiser la nourriture, les prédateurs et des partenaires. En ayant recours à des applications d’apprentissage par renforcement, le projet C0PEP0D, financé par l’UE, entend déterminer la façon dont les copépodes traitent les informations mécano et chimiosensorielles dans un environnement marin turbulent. Pour ce faire, le projet concevra un modèle d’apprentissage virtuel intégrant une signalisation hydrodynamique, mènera des expériences avec des spécimens vivants dans des environnements simulés et développera de nouveaux algorithmes d’apprentissage par renforcement qui reproduisent l’évolution et l’apprentissage des copépodes. À terme, le projet fournira des indications sur l’évolution des espèces marines et sera source de futures innovations dans le domaine de l’ingénierie biomimétique.

Objectif

Life is tough for planktonic copepods, constantly washed by turbulent flows. Yet, these millimetric crustaceans dominate the oceans in numbers. What have made them so successful? Copepod antennae are covered with hydrodynamic and chemical sensing hairs that allow copepods to detect preys, predators and mates, although they are blind. How do copepods process this sensing information? How do they extract a meaningful signal from turbulence noise? Today, we do not know.

C0PEP0D hypothesises that reinforcement learning tools can decipher how copepod process hydrodynamic and chemical sensing. Copepods face a problem similar to speech recognition or object detection, two common applications of reinforcement learning. However, copepods only have 1000 neurons, much less than in most artificial neural networks. To approach the simple brain of copepods, we will use Darwinian evolution together with reinforcement learning, with the goal of finding minimal neural networks able to learn.

If we are to build a learning virtual copepod, challenging problems are ahead: we need fast methods to simulate turbulence and animal-flow interactions, new models of hydrodynamic signalling at finite Reynolds number, innovative reinforcement learning algorithms that embrace evolution and experiments with real copepods in turbulence. With these theoretical, numerical and experimental tools, we will address three questions:

Q1: Mating. How do male copepods follow the pheromone trail left by females?

Q2: Finding. How do copepods use hydrodynamic signals to see?

Q3: Feeding. What are the best feeding strategies in turbulent flow?

C0PEP0D will decipher how copepods process sensing information, but not only that. Because evolution is explicitly considered, it will offer a new perspective on marine ecology and evolution that could inspire artificial sensors. The evolutionary approach of reinforcement learning also offers a promising tool to tackle complex problems in biology and engineering.

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/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-ADG - Advanced Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2018-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

ECOLE CENTRALE DE MARSEILLE EGIM
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 215 794,00
Adresse
RUE FREDERIC JOLIOT CURIE 38 TECHNOPOLE CHATEAU GOMBERT
13383 Marseille Cedex 13
France

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Région
Provence-Alpes-Côte d’Azur Provence-Alpes-Côte d’Azur Bouches-du-Rhône
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 215 794,00

Bénéficiaires (1)

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