Trei studenți de la Universitatea Babeș-Bolyai (UBB) din Cluj-Napoca, România, au fost selectați printre marii câștigători ai SAS Curiosity Cup, o competiție globală de competențe analitice din lumea reală. Marian-Lucian Coțolan, Adina Tilea și Bianca-Nicoleta Marian sunt cei trei membri ai echipei câștigătoare T(h)ree Sentinel.
Echipa românească a câștigat locul întâi la categoria Analiza datelor, unde a concurat alături de alte nouă echipe din întreaga lume. Subiectul cercetării lor a fost clasificarea imaginilor din satelit pentru a detecta defrișările din Munții Carpați.
Profesorul Daniel David, un rector al Universității Babeș-Bolyai, a comentat: „Am fost foarte încântat de acest lucru: „Modelul academic al UBB se axează pe ideea de a genera cunoștințe avansate prin cercetare științifică și, în acest proces, de a educa studenții și de a genera aplicații inovatoare pentru societate. Acest rezultat confirmă faptul că modelul funcționează bine și că studenții UBB sunt bine educați pentru a fi generatori de cunoaștere și inovații în societate.”
„Pentru noi, participarea la SAS Curiosity Cup a fost o experiență extraordinară și suntem încântați că am ajuns în punctul în care putem transmite acest mesaj. Câștigarea categoriei de analiză a datelor din cadrul competiției este o realizare remarcabilă pentru echipa noastră; ne-a sporit încrederea și ne-a validat abilitățile și expertiza în domeniul analizei datelor”, au declarat cei trei studenți, citați în comunicatul de presă.
„Fiecare dintre noi și-a folosit abilitățile de analiză a datelor pentru a se gândi la o soluție la problema actuală a defrișărilor. În timpul competiției, am reușit să demonstrăm colaborare, gândire analitică și abilități de inovare”, au adăugat ei.
Cercetarea echipei T(h)ree Sentinel s-a bazat pe două seturi de date care conțin imagini din satelit: unul cu imagini din bazinul hidrografic al Amazonului și altul cu imagini din patru regiuni de interes din Munții Carpați colectate de satelitul Sentinel-2. Imaginile au fost preprocesate și redimensionate pentru a fi utilizate în două sisteme de clasificare: o rețea neuronală convoluțională (CNN) bazată pe platforma SAS Viya și un model ResNet50 atent calibrat, pregătit în Python.
Cei trei studenți consideră că metoda de lucru folosită în proiectul lor poate reprezenta un punct de plecare pentru sistemele de monitorizare a pădurilor din România. Tehnologia poate completa monitorizarea efectuată pe teren și poate contribui la reducerea defrișărilor. De asemenea, autoritățile locale sau naționale pot folosi un astfel de sistem pentru a identifica rapid zonele critice în care au loc defrișări semnificative pentru a implementa măsuri legale.
Sursa – www.romania-insider.com
