Michael Catchen

Supervisé(e) par : Timothée Poisot
Université de Montréal

Apprentissage profond pour la modélisation et le suivi de la distribution des espèces

Mon projet post-doctoral appliquera des méthodes d’apprentissage profond pour répondre à l’une des questions les plus fondamentales sur la vie sur Terre : où sont les espèces ? Les modèles de distribution des espèces (SDM) sont largement utilisés par les écologistes pour prendre des décisions concernant la conservation de la biodiversité, la lutte contre les parasites agricoles et la gestion des espèces envahissantes. Mon travail se concentrera sur plusieurs défis dans ce domaine, y compris (1) l’application d’outils modernes de vision par ordinateur aux SDM, (2) des méthodes de représentation des espèces et d’apprentissage par transfert pour combler les lacunes des espèces pour lesquelles les données sont insuffisantes, et (3) le développement de méthodes semi-supervisées pour optimiser la conception spatiale des programmes de surveillance de la biodiversité.