Skip to main content

TAČR EPSILON TH76030001
Předpověď vývoje škodlivého vodního květu pomocí umělé inteligence

Obecné informace

  • Název projektu:
    Předpověď vývoje škodlivého vodního květu pomocí umělé inteligence
  • Název projektu (anglicky):
    AI-powered Forecast for Harmful Algae Bloom
  • Identifikační kód:
    TH76030001
  • Poskytovatel:
    TA0 - Technologická agentura ČR (TA ČR)
  • Program:
    TH - Program na podporu aplikovaného výzkumu a experimentálního vývoje EPSILON (2015 - 2026)
  • Zahájení řešení:
    01. září 2021
  • Ukončení řešení:
    31. srpna 2024
  • Kategorie VaV:

    VV – Experimentální vývoj

  • Hlavní vědní obor:
    10617 - Marine biology, freshwater biology, limnology
  • Vedlejší vědní obor:
    20705 - Remote sensing

Cíle řešení

  • Cíle řešení:

    Cíle projektu jsou následující:

    1. Vypracovat metodiku spektrální a prostorové determinace druhů problematických a nebezpečných řas a sinic (HABs) prostřednictvím hyperspektrálního snímkování.
    2. Omezit časovou náročnost determinace vodního květu pomocí implementace nově vyvinutých prediktivních modelů založených na metodách umělé inteligence pro stanovení přítomnosti a množství vodního květu a pro predikci jeho vývoje v čase.
    3. Vtvořit datové soubory, které doplní informační systém the Harmful Algal Information System, HAIS, (http://haedat.iode.org/), metadatabáze UNESCO.
    4. Využít potenciál programu Copernicus pro vytvoření nových produktů pro sledování kvality vody.
    5. Přispět k dosažení Cíle 6.3 (Pitná voda, Kanalizace) Cílů udržitelného rozvoje (SDGs) OSN č. 6 (Zajistit všem dostupnost vody a sanitačních zařízení a udržitelné hospodaření s nimi).
    6. Získat nové znalosti o druzích sinic, které se začínají objevovat v Evropě v důsledku klimatických změn.
  • Cíle řešení (anglicky):

    The objectives of the project are following:

    1. To develop a spectral and spatial characterization and discrimination methodology of algae species that might cause harmful blooms (HABs) through hyperspectral imaging.
    2. To reduce the time span of HABs by implementing novel predictive models based on AI for determining the exact occurrence of algal blooms, as well as how this will evolve with time.
    3. To create datasets that contribute to populate the Harmful Algal Information System, HAIS, (http://haedat.iode.org/), UNESCO’s meta database.
    4. To leverage the potential of Copernicus data to develop novel products for water quality. 
    5. Contribute to achieve Target 6.3 (Water quality and wastewater) of UNs SDG 6 (Ensure availability and sustainable management of water and sanitation for all).
    6. To create new knowledge on emerging cyanobacteria that are starting to show up in European latitudes as a consequence of climate change.
  • Klíčová slova (anglicky):

    Water quality; Hydrodynamics; Remote sensing; Computer vision; AI

Příjemce

  • Příjemce:

    Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích

  • Řešitel:

    doc. Ing. Jakub Brom, Ph.D.

  • Další osoby podílející se na řešení:

    Ing. Petr Císař, Ph.D.
    RNDr. Petra Hesslerová, Ph.D.
    Ing. Václav Nedbal, Ph.D.
    doc. RNDr. Libor Pechar, CSc.
    Ing. Jan Urban, Ph.D.

„Tento projekt je spolufinancován se státnípodporou Technologické agentury ČR v rámci Programu EPSILON.“

CEP