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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Artificial Intelligence methods for Underwater target Tracking

Description du projet

Des véhicules intelligents et autonomes pour étudier les animaux marins

L’un de nos objectifs européens communs est la protection de la santé et de la biodiversité de l’écosystème marin, sachant que l’environnement sous-marin, extrêmement important, est aujourd’hui en danger. Cependant, la protection et la conservation des eaux marines européennes nécessitent aujourd’hui des approches totalement nouvelles et innovantes pour obtenir de réelles améliorations. Le projet AIforUTracking, financé par l’UE, mènera des recherches de pointe axées sur le traçage des animaux marins par des véhicules autonomes en utilisant des techniques d’apprentissage par renforcement (RL pour Reinforcement Learning). De nouveaux algorithmes conférant une plus grande autonomie aux machines seront développés grâce à des stratégies et des collaborations inédites permettant à des applications telles que le processus de décision Markov partiellement observable (POMDP pour Partially Observable Markov Decision Process) ou l’apprentissage par renforcement multi-agent (MARL pour Multi-Agent Reinforcement Learning) de révolutionner les possibilités d’étude des animaux marins. Ces méthodes seront testées et perfectionnées pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

Objectif

The Artificial Intelligence methods for Underwater target Tracking (AIforUTracking) project will bring to the scientific community new tools for underwater target tracking by Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) using Reinforcement Learning (RL) techniques. Moving towards the envisioned applications of marine animal tracking by autonomous vehicles, this proposal is clearly at the forefront of research, and directly addresses some of the main challenges and needs of the last Marine Strategy Framework Directive of the European parliament and of the Council, in particular establishing a framework for community action in the field of marine environmental policy. This research project will directly contribute to maintain and improve the health of the ocean by establishing innovative and unique research collaborations, and by introducing novel concepts and original research strategies that could provoke breakthroughs in the field of marine animal behavioural studies by:

a) Designing and developing optimisation algorithms that leverage new RL approaches, such as Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) and Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). These Artificial Intelligence (AI) tools will increase the autonomy of the AUVs while improving the accuracy of the estimated target position.

b) Demonstrating the effectiveness and application of the path optimisation technique using POMPD and MARL methods by conducting real tests in the ocean, i.e. different targets will be tracked using a single AUV or multiple AUVs, as a proof-of-concept. These innovative technologies, together with Range-Only and Single-Beacon (ROSB) and Area-Only Target Tracking (AOTT) methods, are more competitive and offers greater autonomy than the traditional Long BaseLine (LBL) arrays-based methods.

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.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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) H2020-MSCA-IF-2019

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
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.

€ 226 801,76
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.

€ 226 801,76

Partenaires (1)

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