Skip to main content
NETHUNS Esquema
nethuns-logo

Helburua

Proiektuaren helburu nagusia da IKT soluzioa ezartzea, itsas zientzialariei aukera emateko, batetik, koral-populazio bat narriatzeko kausak aztertu ahal izateko eta, bestetik, hark datozen urteotan izango duen bilakaera zein izango den aurresan ahal izateko.

Modulu Teknikoak

  • Computer Vision sistema.
    Sistema honek aukera eman behar du, urpeko irudi eta bideoetatik abiatuta, koralen inguruneak identifikatu ahal izateko, proiekturako informazio baliotsua sortu ahal izateko, besteak beste kolorimetria eta dimentsio fraktala. Kolorimetriak aukera emango digu koralaren kolore-aldaketak identifikatzeko, ingurunearen egoeraren arabera une jakin batean, eta dimentsio fraktalak aukera emango digu koralen azalera 2Dn handitzearen edo txikitzearen inguruko hurbilketa egiteko.
  • Data Preparation sistema.
    Sistema hau ondoko analisia egin ahal izateko datuak prestatzeaz arduratuko da. Hori dela eta, data integration, data processing, zarata-murrizketa, normalizazio eta diskretizazioko teknikak erabili beharko dira, sentsoreek jasotako datuak eraldatuko dituztenak –besteak beste tenperatura, uhertasun-mailak, eroankortasuna, klorofila, gazitasuna, eta abar– eta ondoren modelatzeko prest utziko dituztenak.
  • 3D processing-eko sistema.
    Sistema honek gai izan beharko du puntuen hodeia lortzeko, koraletara bideratzen diren eta time-lapse teknikan sinkronizatutako irudiak ateratzen dituzten irudi estereoskopikoetatik abiatuta. Puntu-hodeia abiapuntu hartuta, 3D sarea edo 3D mesh-a sortuko da, eta hura abiapuntu hartuta egingo dira koralaren bolumenaren balioa ateratzeko behar diren kalkuluak; hura, gerora, DataSet-en sartuko da. Datu horrek esango digu korala handitu edo txikitu egiten den, zenbait parametroren arabera.
  • Modelatze igarlea.
    Eredu igarleek zer gertatuko den eta noiz azaltzen dute. Ondoriozko ereduak gai izan behar du aurresateko noiz lortuko den narriadura-maila aurredefinitua. Horretarako, ikertu beharko da zein diren emaitza onena ematen duten algoritmoak. Modelatze hori egin ahal izateko aztertu ahalko diren algoritmoetako batzuk honako hauek izan daitezke: neurona-sareak (RNA), Support Vector Machine algoritmoak (SVM), algoritmo nagiak edo indar basatikoak (KNN), Deep Learning edo kateko neurona-sareak, eta abar, bere aldagai guztiekin.
  • Modelatze deskribatzailea.
    Eredu deskribatzaileek azaltzen dute gertatzen ari dena zergatik gertatzen ari den. Kasu honetan, ondoriozko ereduak arau batzuk sortu beharko ditu, eta horiek ingurune monitorizatuan zenbait gertakari zergatik gertatzen diren erakutsiko dute. Informazio horrek, zalantzarik gabe, koralen segimendu hobea egiten lagunduko du, eta, hala, hobeto ulertu ahalko da ingurunea hainbat egoeratan. Horretarako, ikertu beharko da zein diren emaitza onena ematen duten algoritmoak. Modelatze hori egin ahal izateko aztertu ahalko diren algoritmoetako batzuk honako hauek izan daitezke: erabaki-zuhaitzak, random forest, erregresio linealak, erregresio logistikoak, sare bayestarrak, eta abar, haren aldagai guztiekin.

Soluzioaren eskema

nethuns-esquema

Deusto SEIDORekin kontaktuan jarri zaitez