Registre des initiatives en IA

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198 initiative(s) courante(s)

Registre des initiatives en IA
ID	Initiative en IA	Étape	Description	Secteur	Région	Catégorie d'IA	Expert en la matière
110	Mercator Collaboration on Digital Twins of the Ocean Non traduit · origine : anglais	Pilote	Knowledge exchanges with ECCC and Mercator Océan International on use of AI for ocean modelling, in the context of Digital Twins of the Ocea...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Infrastructure et habilitation	Winegardner, Amanda
109	Advancing Support Systems to Understand the Ocean using AI Non traduit · origine : anglais	Pilote	A workshop will be hosted to identify international best practices and key considerations for using AI technologies to understand and predic...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Infrastructure et habilitation	Winegardner, Amanda
108	The development of rapid multiplex qPCR for the detection and quantification of three parasites MSX, SSO, Dermo of oysters (Crassostrea virginica) and MSX single-cell whole genome sequencing using long read sequencing platform’ Non traduit · origine : anglais	Pilote	This 2-year project aims to enhance the disease diagnostic services provided to the shellfish aquaculture industry by improving the methods...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Automatisation et aide à la décision	Winegardner, Amanda
107	AI tools for translations Non traduit · origine : anglais	Pilote	AI translation tools for all non project-specific communications (e.g., emails, meeting notes, internal taskings). Additional AI tools are n...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Interaction et engagement	Winegardner, Amanda
106	Finwave: an online photo-identification database and AI matching tool Non traduit · origine : anglais	Pilote	This project aims to improve a publicly accessible machine learning platform capable of identifying individual killer whales in real-time...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
105	Combining artificial intelligence and drone imagery for automatic extraction of morphometric attributes of small cetaceans: Application to the St. Lawrence Estuary Beluga population. Non traduit · origine : anglais	Pilote	This project proposes to use a multiyear time series of drone images of the St. Lawrence Estuary Beluga population to develop a series of al...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
104	Zooplankton classification from Video Plankton Recorder Non traduit · origine : anglais	Pilote	Using machine learning algorithms to identify plankton for rapid zooplankton classification from the Video Plankton Recorder, in support of...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
103	Improved understanding of the processes impacting harmful algal blooms Non traduit · origine : anglais	Pilote	Using machine learning algorithms to analyze phytoplankton images from the Imaging Flow Cytobot (IFCB) to recognize and quantify species ass...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
102	Past, Present and Future Oceanographic Conditions in Canada's MPAs and Marine OECMs (Other Effective area-based Conservation Measures) Non traduit · origine : anglais	Pilote	Downscaling climate models using neural networks for conservation areas. Neural networks allow us to represent coarse resolution climate pro...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	IA cognitive et générative	Winegardner, Amanda
101	Creating space-time continuous surface chlorophyll fields for northwest Atlantic using neural network methods Non traduit · origine : anglais	Pilote	Neural network methods are applied to fill the space-time gaps in satellite remote sensing data of surface chlorophyll for the Northwest Atl...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	IA cognitive et générative	Winegardner, Amanda
100	Development of AI technology for otolith and scale ageing Non traduit · origine : anglais	Pilote	Ageing of scales and otoliths is time-consuming, relies on skilled personnel, and often faces delays. AI tools like DFOdots offer a solution...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
99	Improved freshwater runoff modelling in Eastern Canada to drive ocean models Non traduit · origine : anglais	Pilote	Use Neural Networks to post-process streamflow simulations from the WRF-Hydro model, improving their agreement with observational data. Thes...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Automatisation et aide à la décision	Winegardner, Amanda
98	Guidance on Optimal Timing for Environmental DNA (GOTeDNA) Non traduit · origine : anglais	Pilote	Provide guidance on optimal eDNA sampling periods and standardized sampling procedures for assessing and monitoring coastal species using eD...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Automatisation et aide à la décision	Winegardner, Amanda
97	Satellite image analysis for mapping eelgrass habitat in the southern Gulf of St. Lawrence. Non traduit · origine : anglais	Pilote	This project supports Gulf Region needs for spatial data representing eelgrass habitat through a service level agreement with Marine Plannin...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
96	Use of machine-learning (ML) algorithms and high-performance computing (HPC) for the optimization of satellite image analysis for mapping coastal habitats Non traduit · origine : anglais	Pilote	This project aims to improve satellite image analysis of marine habitats leveraging NRC HPC and ML assets to apply cutting-edge ML technique...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
95	Optimization of Machine Learning modelling strategy for coastal zooplankton taxonomic identification from flow microscopy imaging. Non traduit · origine : anglais	Pilote	As part of Aquaculture Monitoring Program we are using Ecotaxa's ML algorithm to identify zooplankton. The project aims at identifying the b...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
94	DFO Bot, deep learning application to analyse otolith images available in DFO Dots Non traduit · origine : anglais	Pilote	Development of a neural network trained using otolith images, expert-derived age estimates, otolith annotations and annuli to obtain age est...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
93	Détection de homards et de crabes communs dans les images sous-marines par intelligence artificielle.	Pilote	Développer un processus de capture et d’analyse d’images sous-marine par Intelligence Artificielle pour la détection de homards et de crabes...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
92	Identification automatisée de la condition de carapace de crabe des neiges	Pilote	Détermination de la condition de carapace de crabe des neiges à partir d’images. La méthode offre une façon de valider/améliorer des données...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
91	Localization and Tracking of Beluga Whales in Aerial video Using Deep Learning Non traduit · origine : anglais	Pilote	Deep-learning model was developed us YOLOv7 to detect beluga whales from imagery footage. The main contribution of this research is providin...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
90	Deep Learning Enhances Beluga Whale Research in the Arctic Non traduit · origine : anglais	Pilote	Esri Canada built a deep learning model that automatically detects beluga whales in imagery. The model was developed using satellite, drone...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
89	Augmenting Whale Detection in Satellite Images using synthetic data Non traduit · origine : anglais	Pilote	An autodetector model was built to detect whales in satellite imagery using synthetic imagery. The primary author is now testing the algorit...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
88	Development of an AI matching model for bowhead whale photo-identification Non traduit · origine : anglais	Pilote	Using DFO’s existing database of bowhead whale photographs, the specific objectives are: 1) Create a machine learning model “detector” for b...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
87	ANMPA Habitat Mapping Project Non traduit · origine : anglais	Pilote	Drop camera survey to document seafloor habitats and biological communities in the Anguniaqvia niqiqyuam Marine Protected Area (ANMPA) in th...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda
86	Automatic detection of Arctic whales in aerial images Non traduit · origine : anglais	Pilote	In collaboration with Dr. David Clausi and his team at the Vision and Image Processing (VIP) Research Lab (University of Waterloo), we have...	Sciences des écosystèmes et des océans	Région de la capitale nationale	Perception et compréhension	Winegardner, Amanda

110
Mercator Collaboration on Digital Twins of the Ocean
Knowledge exchanges with ECCC and Mercator Océan International on use of AI for ocean modelling, in the context of Digital Twins of the Ocean.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Infrastructure et habilitation
109
Advancing Support Systems to Understand the Ocean using AI
A workshop will be hosted to identify international best practices and key considerations for using AI technologies to understand and predict the ocean.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Infrastructure et habilitation
108
The development of rapid multiplex qPCR for the detection and quantification of three parasites MSX, SSO, Dermo of oysters (Crassostrea virginica) and MSX single-cell whole genome sequencing using long read sequencing platform’
This 2-year project aims to enhance the disease diagnostic services provided to the shellfish aquaculture industry by improving the methods for detecting economically important Oyster parasites, enhance understanding of Multinucleate Sphere Unknown X (MSX) virulence dynamics, and support the creation of new vaccine in investigating future outbreaks and modeling through machine learning.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Automatisation et aide à la décision
107
AI tools for translations
AI translation tools for all non project-specific communications (e.g., emails, meeting notes, internal taskings). Additional AI tools are needed to translate larger projects, as relying on the Translation Bureau is costly and introduces delays in deliverables.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Interaction et engagement
106
Finwave: an online photo-identification database and AI matching tool
This project aims to improve a publicly accessible machine learning platform capable of identifying individual killer whales in real-time from submitted photographs. The ultimate goal is to improve the web-based interface and validate the algorithm used for photo identification against known individuals.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
105
Combining artificial intelligence and drone imagery for automatic extraction of morphometric attributes of small cetaceans: Application to the St. Lawrence Estuary Beluga population.
This project proposes to use a multiyear time series of drone images of the St. Lawrence Estuary Beluga population to develop a series of algorithms for automatic extraction of morphometric information of individual beluga whales using AI.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
104
Zooplankton classification from Video Plankton Recorder
Using machine learning algorithms to identify plankton for rapid zooplankton classification from the Video Plankton Recorder, in support of efforts to assess North Atlantic Right Whale foraging habitat.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
103
Improved understanding of the processes impacting harmful algal blooms
Using machine learning algorithms to analyze phytoplankton images from the Imaging Flow Cytobot (IFCB) to recognize and quantify species associated with harmful algal blooms.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
102
Past, Present and Future Oceanographic Conditions in Canada's MPAs and Marine OECMs (Other Effective area-based Conservation Measures)
Downscaling climate models using neural networks for conservation areas. Neural networks allow us to represent coarse resolution climate projections at a much higher spatial resolution across six eastern MPAs.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans IA cognitive et générative
101
Creating space-time continuous surface chlorophyll fields for northwest Atlantic using neural network methods
Neural network methods are applied to fill the space-time gaps in satellite remote sensing data of surface chlorophyll for the Northwest Atlantic. The generated dataset will be validated and analyzed.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans IA cognitive et générative
100
Development of AI technology for otolith and scale ageing
Ageing of scales and otoliths is time-consuming, relies on skilled personnel, and often faces delays. AI tools like DFOdots offer a solution by enabling automated ageing using annotated reference collections, helping reduce backlogs and support training. Developing these AI models can enhance resilience, efficiency, and training capacity in ageing programs.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
99
Improved freshwater runoff modelling in Eastern Canada to drive ocean models
Use Neural Networks to post-process streamflow simulations from the WRF-Hydro model, improving their agreement with observational data. These neural networks are applied as a downstream calibration step. Builds synergy between traditional calibration methods and modern AI techniques in hydrologic modeling.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Automatisation et aide à la décision
98
Guidance on Optimal Timing for Environmental DNA (GOTeDNA)
Provide guidance on optimal eDNA sampling periods and standardized sampling procedures for assessing and monitoring coastal species using eDNA. GOTeDNA, a centralized interactive online tool currently in development, will report/visualize trends in spatio-temporal eDNA distributions.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Automatisation et aide à la décision
97
Satellite image analysis for mapping eelgrass habitat in the southern Gulf of St. Lawrence.
This project supports Gulf Region needs for spatial data representing eelgrass habitat through a service level agreement with Marine Planning and Conservation. Machine learning algorithms have been applied for classification of satellite imagery. MPC and Science have been collaborating for several years, annually purchasing satellite imagery, with classification conducted by both groups.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
96
Use of machine-learning (ML) algorithms and high-performance computing (HPC) for the optimization of satellite image analysis for mapping coastal habitats
This project aims to improve satellite image analysis of marine habitats leveraging NRC HPC and ML assets to apply cutting-edge ML techniques to the challenges of remote sensing data analysis. Relates to ongoing project (below) through MPC service-level agreement.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
95
Optimization of Machine Learning modelling strategy for coastal zooplankton taxonomic identification from flow microscopy imaging.
As part of Aquaculture Monitoring Program we are using Ecotaxa's ML algorithm to identify zooplankton. The project aims at identifying the best strategy in building model training sets for each region monitored. This strategy will be the basis for future AMP zooplankton identification work.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
94
DFO Bot, deep learning application to analyse otolith images available in DFO Dots
Development of a neural network trained using otolith images, expert-derived age estimates, otolith annotations and annuli to obtain age estimates from otoliths.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
93
Détection de homards et de crabes communs dans les images sous-marines par intelligence artificielle.
Développer un processus de capture et d’analyse d’images sous-marine par Intelligence Artificielle pour la détection de homards et de crabes communs.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
92
Identification automatisée de la condition de carapace de crabe des neiges
Détermination de la condition de carapace de crabe des neiges à partir d’images. La méthode offre une façon de valider/améliorer des données de condition de carapace prises sur le terrain. Ces déterminations sont importantes pour quantifier le recrutement à la pêche durant le relevé scientifique ainsi qu’améliorer la qualité des données de crabe mou dans programme observateur-en-mer.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
91
Localization and Tracking of Beluga Whales in Aerial video Using Deep Learning
Deep-learning model was developed us YOLOv7 to detect beluga whales from imagery footage. The main contribution of this research is providing a system that accurately detects and tracks features of beluga whales, both adults and calves, from aerial footage.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
90
Deep Learning Enhances Beluga Whale Research in the Arctic
Esri Canada built a deep learning model that automatically detects beluga whales in imagery. The model was developed using satellite, drone and aerial imagery and reported accuracy is high, but the model has not been tested by DFO Science yet.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
89
Augmenting Whale Detection in Satellite Images using synthetic data
An autodetector model was built to detect whales in satellite imagery using synthetic imagery. The primary author is now testing the algorithm on satellite imagery obtained by Arctic Region that has been manually read for whales.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
88
Development of an AI matching model for bowhead whale photo-identification
Using DFO’s existing database of bowhead whale photographs, the specific objectives are: 1) Create a machine learning model “detector” for bowhead whales. 2) Create a machine learning individual re-ID model for bowhead whales to re-identify bowheads. 3) To make the detector and matching models accessible through an easy to use, freely available, web-based application, Flukebook.org.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
87
ANMPA Habitat Mapping Project
Drop camera survey to document seafloor habitats and biological communities in the Anguniaqvia niqiqyuam Marine Protected Area (ANMPA) in the Inuvialuit Settlement Region. A project sub-objective is to develop AI capacity to detect and record bottom habitat classifications and benthic animals from video still-images, substantially reducing processing times.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
86
Automatic detection of Arctic whales in aerial images
In collaboration with Dr. David Clausi and his team at the Vision and Image Processing (VIP) Research Lab (University of Waterloo), we have been developing an algorithm to detect narwhals and belugas in photos from aerial surveys. We are planning to expand to ice seals and walrus.

Pilote Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension