O echipă de studenți de la Universitatea Babeș-Bolyai, în finala globală SAS Curiosity Cup, cu un proiect privind defrișările din munții României

O echipă de studenți de la Universitatea Babeș-Bolyai din Cluj-Napoca s-a calificat în finala globală a competiției SAS Curiosity Cup, alături de alte nouă echipe din întreaga lume. Proiectul tinerilor români a folosit soluția SAS Viya pentru a analiza situația defrișărilor din Munții Carpați.

Competiția SAS Curiosity Cup reunește echipe de studenți din întreaga lume, aceștia având ocazia să își testeze în situații reale aptitudinile din domeniul analizei de date. Acest concurs pune la încercare și totodată sporește cunoștințele de data science și analytics ale studenților. Echipele pot folosi pentru analiza din cadrul proiectului soluțiile SAS Viya și SAS OnDemand for Academics, dar și alte unelte SAS licențiate la nivel de universitate.

Marian-Lucian Coțolan, Adina Tilea și Bianca-Nicoleta Marian sunt cei trei membri componenți ai echipei T(h)ree Sentinel, aceștia fiind coordonați de către Lect.univ.dr Darie Moldovan, de la Facultatea de Științe Economice și Gestiunea Afacerilor din cadrul UBB Cluj-Napoca. Cercetarea care a trimis echipa în finala competiției SAS Curiosity Cup se referă la clasificarea imaginilor din satelit pentru a detecta defrișările din România.

Cercetarea echipei T(h)ree Sentinel a avut la bază două seturi de date conținând imagini obținute prin satelit: unul care cuprinde imagini din bazinul hidrografic al Amazonului și un altul care conține imagini din patru regiuni de interes ale Munților Carpați, colectate de către satelitul Sentinel-2. Imaginile au fost pre-procesate și redimensionate pentru a putea fi folosite în două sisteme de clasificare: o Rețea Neurală Convoluțională (CNN) bazată pe platforma SAS Viya, dar și un model atent calibrat ResNet50, pregătit în Python.

Concluzia studiului demarat de către echipa T(h)ree Sentinel arată că metoda de lucru folosită poate fi utilizată ca punct de pornire pentru sisteme viitoare de monitorizare a pădurilor, sistemele de deep learning având posibilitatea de a juca un rol crucial în rezolvarea problemei defrișărilor ilegale din România. Această tehnologie poate suplimenta monitorizarea la sol pentru rezultate eficiente, având posibilitatea de a reduce intensitatea și frecvența defrișărilor, protejând astfel biodiversitatea regională. Autoritățile pot folosi un astfel de sistem pentru a identifica cele mai importante zone unde au loc defrișări și pentru a implementa măsuri legale, totodată având ocazia de a studia impactul diverselor politici de mediu.

Share this article
Shareable URL
Prev Post

Peste 79% dintre britanici se confruntă săptămânal cu tensiuni legate de reciclare

Next Post

Jumătate din arborii urbani se află în afara „zonei de confort”. Viitoarele plantări trebuie să țină cont de rezistența la schimbările climatice

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

Read next