Des chercheurs de Dalhousie et de l'environnement d'innovation en analyse de données océaniques DeepSense ont développé une méthode d'apprentissage automatique pour prédire les mesures de la vitesse du vent et de la hauteur des vagues. De telles mesures soutiennent une prise de décision sûre et plus précise par l'Administration portuaire d'Halifax et les Halifax Marine Pilots.

Résultats publiés dans le Journal pour la technologie océanique démontrer comment l'équipe a utilisé les données des bouées intelligentes pour fournir des prévisions à utiliser pendant les périodes d'entretien programmé des bouées et/ou les pannes spontanées de capteurs. Ces prévisions seront précieuses pour la communauté portuaire en assurant la continuité des informations essentielles utilisées pour la navigation sûre des navires dans le port d'Halifax et le transfert en toute sécurité des pilotes maritimes d'Halifax entre les bateaux-pilotes et les navires commerciaux.

Le projet DeepSense/SmartAtlantic est une collaboration entre le Center for Ocean Ventures and Entrepreneurship (COVE), Sens profond, l'Administration portuaire d'Halifax (APH) et l'Association des pilotes maritimes du Canada (ACPM).

Basée à la Faculté d'informatique avec le financement et le soutien de l'Agence de promotion économique du Canada atlantique (APECA), la province de la Nouvelle-Écosse, l'Ocean Frontier Institute (OFI) et IBM, DeepSense stimule la croissance de l'économie océanique grâce à l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la recherche appliquée sur les mégadonnées.

Faire des prédictions

Initié par le COVE avec des partenaires de la HPA et de la CMPA, le projet visait à fournir un niveau de redondance supplémentaire très précis pour la bouée SmartAtlantic Herring Cove.

« La plateforme Smart Buoy héberge plusieurs capteurs océaniques et génère des prévisions affinées qui sont devenues une ressource cruciale pour les utilisateurs maritimes qui entrent dans le port d'Halifax, " dit Mélanie Nadeau, PDG de COVE. "Avec l'ajout de DeepSense et leur capacité à utiliser les données collectées au cours des 7 dernières années, nous avons une voie à suivre pour fournir des informations transparentes à l'industrie maritime. »

Chris Whidden, professeur adjoint à la Faculté d'informatique, a dirigé l'équipe de recherche associée au projet avec le soutien de Jesuseyi Fasuyi, étudiant à la maîtrise en informatique appliquée.

"Le problème est que si les données des capteurs en direct ne sont pas disponibles à partir des bouées intelligentes, il nous reste à deviner s'il est sécuritaire de transférer des pilotes sur de grands navires de commerce et des navires de croisière pour les guider dans le port d'Halifax, " dit le Dr Whidden.

"Nous avons pris les principales variables prédictives de la vitesse du vent et de la hauteur des vagues, et les données liées à ces variables collectées par d'autres bouées intelligentes et stations terrestres, pour réfléchir à la façon dont nous pouvons utiliser l'apprentissage automatique pour faire des prédictions autour de cette activité pour la bouée à Herring Cove. C'est nouveau car personne d'autre ne semble faire de prédictions comme celle-ci à partir d'un ou deux capteurs de remplacement."

L'apprentissage automatique est couramment utilisé pour identifier des modèles dans les données et l'utiliser pour faire des prédictions ou des décisions automatiques.

"Il y a beaucoup de, de nombreux modèles d'apprentissage automatique différents et nous avons dû décider sur lequel nous concentrer, " explique le Dr Whidden. " Nous avons fini par en considérer trois :les forêts aléatoires, prend en charge les machines vectorielles et un modèle de réseau neuronal. Ils sont en quelque sorte des exemples pour cette tâche. Ainsi, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support sont des modèles d'apprentissage automatique de style plus ancien, qui ont tendance à très bien fonctionner, surtout dans les cas où vous n'avez pas beaucoup de données. Et puis les réseaux de neurones sont en quelque sorte le pain et le beurre de l'apprentissage en profondeur. À la fin, le modèle de forêt aléatoire a obtenu les meilleurs résultats avec, en moyenne, une erreur de seulement 0,17 mètre pour la hauteur des vagues."

Possibilités futures

Les chercheurs ont commencé à explorer des aspects tels que la saisonnalité et les conditions météorologiques extrêmes et les premières découvertes ont ouvert des possibilités futures pour le projet avec l'équipe qui envisage maintenant la phase deux avec Amruth Kuppili, étudiante en maîtrise en informatique, qui cherche à mieux comprendre les variations saisonnières développement d'un cadre pour permettre un futur tableau de bord de données et de prédiction en direct.

"La Bouée Intelligente, lorsqu'il a été déployé pour la première fois le 7 novembre, 2013, a permis d'améliorer la sécurité de fonctionnement, sécurité et efficacité sans modifier l'infrastructure existante, " dit le capitaine Adam Parsons, capitaine de port de l'Administration portuaire d'Halifax. « L'avoir mis en place a fourni à nous tous dans la communauté portuaire - opérateurs, les expéditeurs et les pilotes maritimes—avec des informations précieuses sur lesquelles nous nous sommes fiés. Prendre des mesures innovantes pour combler ces lacunes pendant les périodes de maintenance ou de problèmes de capteur est quelque chose que nous apprécions tous et que nous accueillons tous favorablement. »

Capitaine Andrew Rae, vice-président de l'Atlantique, Association des pilotes maritimes du Canada et président, Comité d'exploitation conjoint de la bouée Smart Atlantic Herring Cove, fait écho à cet optimisme autour des impacts du projet.

« L'application pionnière de l'apprentissage automatique de DeepSense pour prédire avec précision deux des ensembles de données océaniques (vitesse du vent et hauteur des vagues) collectées par la bouée ODAS de 3 mètres SmartAtlantic amarrée à proximité de Herring Cove, illustre le partenariat réussi de l'informatique appliquée à une application de sécurité pratique. Le comité d'exploitation conjoint de la bouée SmartAtlantic Herring Cove attend avec impatience la prochaine phase du projet. »