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      • FOR03 - Development of an AI tool to quantify stranding of floating material /Développement d'un outil d'IA pour quantifier les échouages de matériel flottant

          • Understanding plastic pollution is a difficult task for several reasons: global coverage, scarcity of plastic data, and measurements of plastic transport by current, waves, and wind. One of the main mechanisms that permanently or temporarily removes plastic from ocean systems is beach stranding. Quantifying the contribution of beaches as plastic sinks, as opposed to for example river mouths as plastic sources, is a measurement and modeling challenge.

            Given the number of beaches, their access conditions, the materials of which they are composed, etc., a systematic quantitative measurement effort is impossible. On the other hand, recent progress in image detection opens an interesting avenue for remote diagnosis, by satellite, drone or camera. The difficulty with this approach is that the quantity of material is often too small and too varied to be reliably identified by image processing algorithms.

            This is why in this hackathon we propose to use the Sargasso stranding databases as a proxy to quantify the probability of stranding of floating material. It will be necessary to set up an algorithm allowing, starting from temporal series of images of beaches, to determine the quantity of stranded Sargassum and their dynamics.

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            La compréhension de la pollution plastique est une tâche ardue pour différentes raisons : une couverture globale, la rareté des données sur le plastique, des mesures concernant le transport de ces plastiques par le courant, les vagues et le vent. L’un des mécanismes principaux qui enlève de façon permanente ou temporaire le plastique des systèmes océaniques est l’échouage sur les plages. La quantification de la contribution des plages comme puits de plastique, à l’opposé de par exemple les embouchures de rivières comme sources de plastique, est un défi en termes de mesures et de modélisation. Étant donné le nombre de plages, leurs conditions d’accès, les matériaux dont elles sont composées etc… un effort de mesure quantitative systématique est impossible. En revanche, les récents progrès en détection d’images ouvrent une piste intéressante de diagnostic à distance, par satellite, drone ou caméra. La difficulté de cette approche est que la quantité de matière est souvent trop faible et trop variée pour pouvoir être identifiée de façon fiable par les algorithmes de traitement d’image. C’est pour cela que dans le cadre de cet hackathon nous proposons d’utiliser les banques de données concernant l’échouage des Sargasses comme proxy permettant de quantifier la probabilité d’échouage de matières flottantes. Il s’agira de mettre en place un algorithme permettant, à partir de série temporelle d’images de plages, de déterminer la quantité de Sargasses échouées et leur dynamique.

          • What the challenge owner would like to develop over 48h
          • An algorithm
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            Un algorithme
          • Which skills the challenge owner is looking for
          • Deep learning
            Computer vision specialist
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            Apprentissage profond
            Spécialiste de la vision par ordinateur
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