#PI²4
Автор: ESILV - Ecole Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci
Загружено: 2025-06-13
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Projet d’Innovation Industrielle d’année 4 (PI²4) du cycle ingénieur ESILV, 2024-2025.
Face à la crise des récifs coralliens, l’intelligence artificielle (IA) offre une c apacité à accélérerles acquisitions de connaissances pour mieux comprendre le fonctionnement des écosystèmes coralliens et identifier les espèces les plus vulnérables. La couverture corallienne, qui
représente le pourcentage de l’habitat récifal recouvert de corail vivant, est un indicateur clé de l’état de santé des récifs coralliens. Estimer cet indicateur nécessite une connaissance approfondie des différents organismes et types de substrat constitutifs des écosystèmes
récifaux. Traditionnellement, cette expertise était réservée aux experts scientifiques, mais le développement du machine learning permet désormais de transférer cette compétence aux systèmes automatisés.
L’objectif de ce stage est de développer un algorithme de machine learning permettant d’automatiser l’estimation de la couverture corallienne à partir de données d’images récifales et d’informations sur la composition du substrat issues du suivi des récifs coralliens en Nouvelle- Calédonie.
Équipe :
Thomas Gozzo
Noémie Mazepa
Lorrain Morlet
Aymeric Martin
Victor Gelineau
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