Echipa de studenți români printre câștigătorii competiției globale SAS Curiosity Cup 2023
Trei studenți de la Universitatea Babeș-Bolyai (UBB) din Cluj-Napoca, România, au fost selectați printre marii câștigători ai Cupa Curiozității SAS, o competiție globală de abilități de analiză din lumea reală. Marian-Lucian Coțolan, Adina Tilea și Bianca-Nicoleta Marian sunt cei trei membri ai echipei câștigătoare T(h)ree Sentinel.
Echipa României a câștigat locul I la categoria Analiză Date, unde a concurat alături de alte nouă echipe din întreaga lume. Subiectul cercetării lor a fost clasificarea imaginilor satelitare pentru a detecta defrișările din Munții Carpați.
Profesorul Daniel David, rectorul Universității Babeș-Bolyai, a comentat: „Modelul academic al UBB se concentrează 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 că modelul funcționează bine și că studenții UBB sunt bine educați pentru a fi generatori de cunoștințe și inovare în societate.”
„Pentru noi, participarea la SAS Curiosity Cup a fost o experiență incredibilă și suntem încântați că am ajuns în punctul în care putem transmite acest mesaj. Câștigarea categoriei de analiză a datelor a competiției este o realizare excepțională pentru echipa noastră; a impulsionat încrederea noastră și ne-am validat abilitățile și expertiza în analiza datelor”, au spus cei trei studenți, citați în comunicat.
„Fiecare dintre noi și-a folosit abilitățile de analiză a datelor pentru a găsi o soluție la problema persistentă a defrișărilor. În timpul competiției, am putut demonstra abilități de colaborare, gândire analitică și inovare”, au spus aceștia.
Cercetarea echipei T(h)ree Sentinel s-a bazat pe două seturi de date care conțineau imagini din satelit: unul cu imagini ale bazinului hidrografic Amazon și altul care conține imagini din patru regiuni de interes din Munții Carpați colectate de satelitul Sentinel-2. Imaginile au fost preprocesate și scalate 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 românești de monitorizare a pădurilor. Tehnologia poate completa monitorizarea la sol și poate ajuta la reducerea defrișărilor. În plus, autoritățile locale sau naționale pot utiliza un astfel de sistem pentru a identifica rapid zonele critice în care au loc defrișări semnificative în vederea implementării măsurilor legale.
(Sursa poza: PR)