コインブラ大学（UC）の2人の専門家が、「UAS4Litter」プロジェクトの枠組みの中で開発されたドローンと人工知能（AI）のおかげで、日本の海洋廃棄物との戦いを支援することになると、コインブラ大学（UC）が今週金曜日に高等教育機関に発表した。

UCによると、今回はスマート海洋ごみリモートセンシング技術（SmartMLRST）グループが集まる2回目の会合で、「大阪ブルー・オーシャン・ビジョン」の後援のもと、2019年に開催されたG20サミットで設定された目標の達成を目指す。 」 。 、2050年までにプラスチックを含む海洋廃棄物による汚染をゼロにすることを目指しています。

リモートセンシング技術を使用して海洋ごみを監視するためのガイドラインを定義することにより、「監視に使用する方法の標準化が可能になり、海洋環境に存在するプラスチックを含むごみの現在の分布、定量化、組成に関する比較可能なデータが提供されます。これらのデータは、海洋環境に存在するプラスチックを含む、海洋環境に不可欠なものです」プレスリリースで引用されているように、コインブラ大学理工学部教授（FCTUC）およびコインブラシステム工学・コンピュータサイエンス研究所（INESC-コインブラ）研究員は、緩和策の実施」と宣言した。 、ジル・ゴンサルベス。

SmartMLRST の別のメンバーで、INESC コインブラの研究者でもあるウンベルト・アンドリオロ氏によると、このグループの役割は、「相対的なガイドラインを定義する」ことを目的として、UAS4Litter プロジェクトの枠組み内で「獲得した知識の共有と伝達」で構成されています。海洋生物の監視。 ドローンとAIのおかげで、日本沿岸の海岸から廃棄物が回収されます。」

UAS4Litterは「海岸砂丘システムにおける海洋ごみの検出、識別、マッピングのための低コストのドローンベースのフレームワークの開発、実装、テストを目的とした革新的な研究プロジェクト」であると同氏は述べた。

FCTUC デュオによると、「デジタル カメラ (RGB および/またはマルチスペクトル) を搭載したドローンを高度 20 メートルで飛行させることにより、提案された「フレームワーク」には海洋動態の研究を可能にする 2 つの地理空間プロダクトの生成が含まれます。環境。 AI ベースの手動および自動手法を使用したオルソモザイク (または画像) でのゴミの検出と識別、および清掃作業の最適化やビーチと砂丘の統合にも使用できる海洋ゴミマップの作成形態。 沿岸システムにおける海洋ごみの量と動態を特徴付けるために、環境力（波、潮流、風）を分析します。

会議では、リモートセンシング技術を使って海洋ごみを監視する際に採用すべきガイドラインを標準化するほか、衛星、飛行機、気球、「ウェブカメラ」、「スマートフォン」など利用可能な技術のそれぞれについて分析する。

ただし、ドローン技術は「海岸や沿岸地域の2.5センチメートルを超える海洋ごみを監視するための最も有望なツールの1つ」であるため、ドローン技術には特別な注意が払われるだろう。

環境省とのこの協定と同様に、UAS4Litter プロジェクト内で開発されたプロトコルは、サンパウロ州公共省 (MPSP) にも提出され、沿岸地域の海洋ごみのモニタリングにこのプロトコルを導入する予定です。 ブラジル、グアラジャ出身。