AI for good
En 2019, près de 10 % de la population mondiale vivait sans accès à l'électricité. Ce chiffre n'est pas loin d'un milliard de personnes dans le monde. La plupart d'entre elles sont concentrées en Afrique subsaharienne. Cependant, la localisation exacte de cette population reste difficile car ces personnes vivent dans des zones souvent isolées ou dispersées.
Ce projet vise à identifier les zones habitées dépourvues d'électricité à l'aide des techniques de Machine Learning traitant les images satellites disponibles en "open data". L'idée consiste à apprendre à reconnaître les constructions humaines qui n'émettent pas de la lumière la nuit. Ces modèles ont été appliqués dans différentes régions du Nigeria, du Soudan, de l'Éthiopie et du Yémen.
Etudiant: Christophe Junod
Année: 2022
Département: TIC
Filière: Informatique et systèmes de communication (anciennement Informatique) avec orientation en Logiciel
Type de formation: Plein temps
Enseignant responsable: Andres Perez-Uribe
Institut: IICT
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