Intelligence Artificielle multimodale pour la classification précise, le sexage et lévaluation de lhybridation des poissons afin de retracer leur lignée parentale, soutenir leur préservation et contribuer à la taxonomie moderne

Le projet de recherche proposé vise à développer un système basé sur lIntelligence Artificielle multimodale pour analyser à la fois les images morphologiques et les données génétiques de poissons appartenant aux espèces Diaphanus et Heteroclitus. Lobjectif est de permettre lidentification automatique des espèces, de déterminer le sexe des individus et dévaluer le degré dhybridation afin de retracer leur lignée parentale. Ce système permettra une classification plus précise des poissons, y compris ceux difficiles à distinguer visuellement, et contribuera à mieux comprendre leurs relations évolutives. Les avantages attendus sont multiples : améliorer la surveillance et la préservation des populations de poissons, soutenir la conservation de la biodiversité aquatique, fournir des outils scientifiques pour la taxonomie moderne, et proposer une approche technologique innovante combinant vision par ordinateur, intelligence artificielle et bioinformatique.

Faculty Supervisor:

Eric Hervet;Anne-Marie Dion-Côté

Student:

Partner:

École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Tunis

Discipline:

Computer science

Sector:

Artificial Intelligence; Biotechnology; Natural Resources

University:

Université de Moncton

Program: