L’apprentissage automatique pour réduire les déchets plastiques en mer
● La détection de la pollution plastique dans les mers dépend encore beaucoup de méthodes fastidieuses de repérages sur place ou d’identification visuelle sur des images, qui mobilisent beaucoup de temps et de ressources humaines.
● Depuis la fin des années 2010, la recherche académique teste des approches par intelligence artificielle et vision par ordinateur, exploitant les performances des algorithmes d’apprentissage profond.
● Si cette automatisation ouvre la voie à un repérage plus régulier dans le temps et sur des zones plus larges, elle s’avère encore compliquée à mettre en œuvre en raison des contraintes sur le terrain et d’un manque de données pour entraîner les algorithmes.
Lire l'article
● Depuis la fin des années 2010, la recherche académique teste des approches par intelligence artificielle et vision par ordinateur, exploitant les performances des algorithmes d’apprentissage profond.
● Si cette automatisation ouvre la voie à un repérage plus régulier dans le temps et sur des zones plus larges, elle s’avère encore compliquée à mettre en œuvre en raison des contraintes sur le terrain et d’un manque de données pour entraîner les algorithmes.
Énergie : échanger la production verte et locale, optimiser les consommations du réseau
Lire l'article
L’IA peut métamorphoser l’étude des comportements animaliers
Lire l'article
Biais algorithmiques : place aux chasseurs de primes !
Lire l'article