Proposition de stage à SCIGNE

21 décembre 2020 par Jérome Pansanel [TheChamp-Sharing]
Développement d’une interface Web de traitement automatique de signaux issus de Bio-loggers déployés sur des tortues marines.

Dans le cadre du programme de recherche ANTIDOT (Association of News Tools to Improve the understanding of the Dynamic Of Threatened marine turtles) dirigé par Damien Chevallier (IPHC, CNRS à Strasbourg), des Bio-loggers* ont été déployés sur des tortues marines aux Antilles-Guyane afin d’étudier leurs comportements fins, en lien avec les variables environnementales. En parallèle, des algorithmes d’apprentissage supervisé faisant appel à du deep learning ont été développés afin de traiter automatiquement les données issues de bio-loggers et d’en identifier les comportements (thèse de Lorène Jeantet : http://www.theses.fr/s192770).

De nombreux chercheurs et ONG utilisent les bio-loggers pour étudier l’écologie des tortues marines dans toutes les régions du globe. Néanmoins, le manque de validation des données issues de ces loggers, rend impossible l’interprétation d’une séquence accélérométrique. Dans ce contexte, l’objectif du projet ANTIDOT est de mettre à disposition de cette communauté scientifique, une interface web capable de traiter automatiquement leurs données issues des bio-loggers déployés sur les tortues marines.

L’objectif de ce stage sera de développer une interface WEB de traitement automatique de signaux issus de Bio-loggers déployés sur des tortues marines. Il s’agira de construire une chaine de traitement utilisant des techniques de Machine Learning existant, afin de visualiser les données de manière interactive via un navigateur web (budget temps, carte GPS, déplacement 2D ou 3D).

Retrouvez les détails sur la fiche : Fiche stage Master_ProjetANTIDOT_CNRS_Versionenligne

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