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Space Apps Challenge

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Les et , des participants de Montréal (en anglais seulement), St. John's (en anglais seulement), Mississauga (en anglais seulement), Toronto (en anglais seulement), Vancouver (en anglais seulement), Hamilton (en anglais seulement), Waterloo (en anglais seulement), Ottawa (en anglais seulement) et Calgary (en anglais seulement) se joindront à des programmeurs, des concepteurs, des étudiants, des ingénieurs et des entrepreneurs du monde entier pour créer des applications informatiques originales lors du 10e Space Apps Challenge annuel de la NASA.

Ce marathon de programmation international se déroulera en ligne sur 48 heures dans le monde entier, et 10 agences spatiales seront de la partie, y compris l'Agence spatiale canadienne (ASC). Les participants mettront en commun leurs idées et utiliseront des données ouvertes pour résoudre des problèmes concrets éprouvés sur Terre et dans l'espace.

L'Agence participe pour une cinquième année consécutive au Space Apps Challenge. Plusieurs mentors de l'Agence seront présents sur les plateformes de collaboration pour discuter avec les participants et répondre à leurs questions. Cette année, les participants seront invités à relever un des défis de l'Agence.

Défis de l'ASC

Icône d'un astronaute 1. Chasseur de tempêtes spatiales historiques

Description du défi : Pouvez-vous trouver des perturbations de l'ionosphère dans les données historiques d'Alouette I? Les changements climatiques entraînent d'autres phénomènes météorologiques extrêmes. Pouvez-vous déceler si les phénomènes météorologiques dans l'espace sont également plus extrêmes (pendant la durée de la collecte des données d'Alouette I ou même jusqu'à maintenant)?

Détails du défi Chasseur de tempêtes spatiales historiqes

Les phénomènes atmosphériques et au sol peuvent avoir un effet sur l'ionosphère et on détecte maintenant des changements à l'échelle planétaire dans l'ionosphère. Toutefois, il existe peu d'ensembles de données historiques sur l'ionosphère.

Lancé en , Alouette I a envoyé des ondes radio de différentes fréquences dans la couche supérieure de l'atmosphère, que l'on appelle l'ionosphère, et recueilli des données sur la profondeur de pénétration de ces ondes. Les résultats (appelés « ionogrammes ») ont été transmis à des stations terrestres du monde entier et stockés sur des films, dont une partie est maintenant numérisée (c. à d. scannée). Ces données ont servi à alimenter des centaines de documents scientifiques à cette époque. Cependant, peu d'études ont porté sur l'ensemble des ionogrammes d'Alouette I en ce qui concerne la série chronologique historique mondiale.

Le défi consiste à extraire les paramètres d'intérêt des images des ionogrammes et d'en examiner les résultats. Vous pouvez analyser ces paramètres pour en connaître les tendances temporelles ou les comparer à d'autres ensembles de données historiques sur l'ionosphère.

Considérations potentielles

Prenez soin d'examiner à fond la section « Ressources » de ce défi. Vous y trouverez plusieurs documents qui vous aideront à mieux comprendre comment utiliser les données d'Alouette I, notamment comment interpréter les ionogrammes.

Certaines données ont déjà été extraites à partir des ionogrammes numérisés. Les données extraites sont disponibles en format CSV et peuvent également servir à créer une application Web qui vous permettra d'examiner les données de manière visuelle. Le code de l'application Web ainsi que l'extraction des données et des métadonnées sont tous publiés sur la page du GitHub de l'ASC (voir « Ressources »).

Les données qui ont déjà été extraites des ionogrammes ne sont aucunement exhaustives. Vous pouvez choisir de réexaminer ces ionogrammes pour voir si vous pouvez en extraire d'autres paramètres. Vous pouvez le faire à l'aide de techniques de vision informatique ou en adoptant une autre approche que vous jugez appropriée.

Un ionogramme est composé de deux parties : ses données et ses métadonnées. Les données nous fournissent des renseignements sur la distribution de la densité des électrons dans l'ionosphère selon l'altitude. Les métadonnées présentent des renseignements sur l'heure, la date et le lieu où le satellite se trouvait au moment où les données ont été recueillies. Pour dûment analyser ces ensembles de données, vous devez examiner à la fois les données et les métadonnées.

Chaque ionogramme en format PNG est également associé à une microfiche en format PNG qui renferme d'autres métadonnées. Aucune des métadonnées des microfiches n'a été extraite jusqu'à maintenant.

Veuillez noter que les métadonnées et les paramètres extraits des images des ionogrammes sont fournis surtout à des fins de démonstration. Ces valeurs peuvent contenir des erreurs et il ne faudrait pas les utiliser directement dans un contexte scientifique. L'extraction des paramètres d'intérêt fait partie de ce défi.

Ressources

Mots clés

Ionosphère, radio, satellite, histoire, changements mondiaux, tempête spatiale, vision informatique, changements climatiques

Icône de fusée 2. Art et science : prototype de satellite d'observation de la Terre

Description du défi : L'équipe de développement des satellites de l'ASC a besoin de ton génie pour prototyper la prochaine génération de satellites. Elle souhaite que le satellite du « futur » soit agile comme un écureuil, rapide comme un lapin, et qu'il se déploie comme les ailes de l'aigle. Est-ce que tu veux les aider et te mettre au travail comme le ferait le castor

De plus, telle une tortue, le nouveau satellite a besoin de s'adapter aux changements à travers le temps sans changer son physique.

Demande à ta famille de t'aider, et que chaque individu accomplisse un rôle comme le ferait une meute de loups. (p. ex. le chef de chantier).

Une fois, construit, prend en photo ton satellite et démontre-nous son parcours (trajectoire). Tu peux animer ton satellite en créant une animation «  .gif ».

Détails du défi Art et science : prototype de satellite d'observation de la Terre

Il existe plusieurs types de satellites. Ton satellite aura comme mission d'observer la Terre. Il orbite entre 400-800 km de la Terre. Voici ses composantes principales : corps du satellite, panneaux solaires (source d'énergie), antennes (pour la navigation, les communications et faire son travail).

Considérations potentielles

Le satellite doit avoir minimalement les caractéristiques physiques suivantes :

  • Forme : une combinaison de formes géométriques
  • Énergie : optimiser les surfaces pour qu'elles puissent utiliser l'énergie solaire.

Le matériel dont tu as besoin est :

  • Les matières résiduelles qui se trouvent dans ton bac de récupération.
  • Du matériel de bricolage pour l'assemblage (p. ex. colle, ciseaux, etc.)
  • Un appareil photographique (ou la caméra de ton « ipod ») qui a la capacité de vidéo.

Ressources

Mots clés

Satellite, recyclage, valorisation des matières résiduelles

Symbole atomique 3. Danger des rayonnements spatiaux

Description du défi : Ce défi consiste à concevoir une échelle de risque de perturbation des satellites par la météo spatiale, c'est-à-dire le risque que de forts rayonnements provoque l'arrêt d'ordinateurs à bord des satellites. Pour ce faire, vous devrez combiner des données sur les perturbations provenant directement du satellite canadien CASSIOPE et diverses données ouvertes sur la météo spatiale doivent être utilisées afin de déterminer les facteurs menant à de telles perturbations et d'élaborer une façon d'estimer le risque pour le satellite une journée d'avance, ce qui permettrait une opération du satellite plus efficace

Détails du défi Danger des rayonnements spatiaux

L'environnement dans lequel les satellites orbitent autour de la Terre est très hostile, notamment à cause des rayonnements émis par le Soleil. En effet, ce dernier envoie entre autres des rayons ultraviolets, des rayons-X et des particules chargées qui sont appelées vents solaires. À la surface de notre planète, nous en sommes protégés par le champ magnétique terrestre ainsi que par l'atmosphère. Cependant, les satellites se trouvant à des centaines de kilomètres d'altitude sont beaucoup plus exposés à ces rayonnements.

Ces dernières peuvent causer des problèmes électriques qui forcent le redémarrage des ordinateurs dans les satellites, ce qui entraîne d'importantes pertes de données. Le but de ce défi est donc de prédire le risque de telles perturbations en comparant des données antérieures du satellite canadien CASSIOPE avec des données ouvertes de météo spatiale.

D'autres facteurs peuvent également accroître les risques de telles de perturbations, comme l'heure locale du satellite, la date, et la proximité de l'anomalie de l'Atlantique Sud, une région du globe où le champ magnétique terrestre est plus faible. En additionnant la contribution de tous ces facteurs, on vous demande de produire une échelle de risque réel qui estime les probabilités de l'occurrence d'une perturbation unique provoquée par la météo spatiale. Il est entendu que cette échelle de risque, tout comme la météo, n'est pas un parfait prédicteur, mais pourrait être utilisée pour planifier des opérations satellitaires.

Considérations potentielles

Les données fournies sont le temps universel coordonné (UTC), la position, la vitesse et l'altitude lors de différents événements au cours desquels le satellite CASSIOPE a été ou non perturbé. Il est possible d'observer l'influence de ces facteurs, par exemple en répertoriant l'heure locale de chaque événement de perturbation pour tenter de déceler une corrélation.

Aussi, une bonne façon de détecter l'activité solaire est la mesure des variations du champ magnétique terrestre. L'indice K planétaire (Kp) et l'indice Dst (perturbation de temps de tempête), en sont deux exemples, de bons indicateurs.

Gardez en tête que les données fournies ont été sélectionnées et ne constituent donc pas un échantillon aléatoire.

Ressources

Mots clés

Indice Kp; Indice de perturbation de tempête (Dst); Anomalie de l'Atlantique Sud; Éruptions solaires; NOAA

Symbole d'eau 4. D'un océan à l'autre : outil pour évaluer la vulnérabilité au changement climatique (défi lancé par la conseillère scientifique de la présidente)

Description du défi : Votre défi consiste à concevoir un visualisateur de connaissance de la situation pour évaluer les secteurs vulnérables aux changements climatiques dans les régions du nord. Pour relever ce défi, vous devez faire appel à une foule de données, notamment les images satellitaires de RADARSAT-1.

Exigences du visualisateur :

  • pouvoir intégrer divers types de données, notamment les images de RADARSAT 1;
  • pouvoir géolocaliser les images satellitaires;
  • pouvoir superposer des couches de données par-dessus RADARSAT 1 (point, ligne, polygone).

Ce défi est une collaboration entre l'ASC, Ressources naturelles Canada et l'Alaska Satellite Facility (en anglais seulement)

Détails du défi D'un océan à l'autre : outil pour évaluer la vulnérabilité au changement climatique (défi lancé par la conseillère scientifique de la présidente)

Votre tâche :

  • Comparez une région dans le temps.
  • Quels changements pouvez-vous observer?
  • Dans la mesure du possible, indiquez les changements observés dans le visualisateur et attribuez-leur un code de couleurs en fonction du niveau de vulnérabilité que vous déterminez (p. ex., rouge, orange, vert). Une zone rouge serait un endroit où vous observeriez plus de changements, tandis qu'une zone verte serait un endroit où il y en aurait moins ou moins significatif.

Ce qu'est une zone de vulnérabilité :

  • Il existe plusieurs types de vulnérabilité, notamment la vulnérabilité biologique, socioéconomique, archéo-culturelle et physique.
  • Un secteur peut être vulnérable aux changements climatiques, par exemple, quand les espèces doivent modifier leurs modèles de comportement pour survivre (p. ex., trouver de la nourriture ou un nouvel habitat, devoir se déplacer pour rester dans une plage de températures particulières). En voici un autre exemple : des températures changeantes qui ont un effet sur la couverture de glace de mer (le type de glace et son épaisseur), ce qui, à son tour, influence les activités humaines, comme la pêche, la chasse, les voyages et la sécurité.
  • Pour en savoir plus sur les vulnérabilités.

Considérations potentielles

Voici quelques idées pour commencer. Sentez-vous libre d'y avoir recours ou à proposer quelque chose de tout à fait nouveau!

  • Visualisez des produits d'analyse de la glace de mer dans les archives du Service canadien des glaces (SCG) et les données de RADARSAT 1.
    1. L'imagerie radar à synthèse d'ouverture (RSO), comme RADARSAT 1, est un outil essentiel pour surveiller la glace de mer, mais il peut être difficile de l'interpréter sans formation. Laissez les experts du SCG vous servir de guides! Ils produisent des cartes des glaces pour toutes les eaux canadiennes une fois par semaine, même une fois par jour (pendant la saison de navigation), ainsi qu'une foule de cartes et graphiques climatologiques. Leurs archives publiques remontent jusqu'aux années 1960. Créez un outil qui montre l'imagerie géoréférencée de RADARSAT 1 et les produits de climatologie et de cartes des glaces pertinents pour permettre de déterminer les conditions des glaces à ce moment et comment faire des comparaisons avec les moyennes climatologiques.
  • Visualisez la couverture terrestre à l'aide des données d'observation de la Terre (RADARSAT 1) et établissez un lien entre les superficies brûlées et les changements de la biodiversité.
    • Les feux de forêt jouent un rôle majeur dans la dynamique des populations. Le feu est une perturbation naturelle. Selon l'intensité, la taille ou la fréquence des feux dans un secteur, la fragmentation de l'habitat peut inciter la biodiversité à se régénérer. Créez un outil qui présente l'image géoréférencée de RADARSAT 1 et l'inventaire de données sur les feux de forêt pour aider à repérer les endroits où la biodiversité pourrait être la plus vulnérable aux changements.

Ressources

Outils :

Mots clés

changements climatiques, arctique, glace de mer, faune, géospatial, assimilation de données, visualisateur de données, logiciel, outil de visionnement, codage, biodiversité, radar à synthèse d'ouverture, RSO, observation de la Terre, géomatique

Symbole de smog 5. Déversement de pollution dans l'atmosphère

Description du défi : Pouvez-vous repérer les incidents majeurs de pollution atmosphérique (p. ex., explosions majeures, incendies ou déversements de produits chimiques) à partir des mesures des gaz atmosphériques de SCISAT?

Détails du défi Déversement de pollution dans l'atmosphère

On peut voir les effets des feux de forêt dans les données de SCISAT, mais quels autres incidents peut-on déceler dans ces données?

Lancé le , le satellite SCISAT aide une équipe de chercheurs canadiens et internationaux à mieux comprendre le problème de l'appauvrissement de la couche d'ozone en s'attardant tout spécialement aux changements qui se produisent au-dessus du Canada et dans l'Arctique.

SCISAT peut maintenant mesurer plus de 44 gaz à l'échelle mondiale à différentes altitudes dans l'atmosphère, ce qui pourrait permettre d'acquérir de nouvelles connaissances sur les sources et les puits de ces gaz.

Considérations potentielles

Les données sources faisant autorité sur l'Expérience sur la chimie atmosphérique (Atmospheric Chemistry Experiment ou ACE), également appelée SCISAT, sont disponibles sur le site de l'ACE (en anglais seulement).

Veuillez lire cet important document d'information sur la mission (en anglais seulement) avant d'utiliser les données de l'ACE/SCISAT. Consultez la documentation scientifique pertinente quand vous interprétez les données de SCISAT.

Visitez notre page du GitHub pour en apprendre plus sur nos applications.

Ressources

Mots clés

SCISAT, phénomène atmosphérique, chimie atmosphérique, gaz atmosphériques, pollution atmosphérique, satellite, gaz à effet de serre, arctique, ozone

Symbole de télescope 6. Exploration de l'espace avec le télescope spatial canadien NEOSSat

Description du défi : Lancé en 2013, le télescope spatial canadien NOESSat, monté à bord d'un microsatellite, permet de suivre des astéroïdes géocroiseurs, des comètes et des étoiles avec de transits potentiels d'exoplanètes et d'autres cibles astronomiques, ainsi que d'assurer la surveillance d'objets spatiaux en orbite autour de la Terre (comme des satellites et des débris spatiaux), produisant des milliers d'images par semaine. Ce défi consiste à concevoir une solution pour caractériser et classer les objets spatiaux d'intérêt dans les ensembles de données d'images publiques, et à visualiser potentiellement l'évolution des séries chronologiques de ces objets au moyen d'animations attrayantes ou d'autres outils graphiques.

Détails du défi Exploration de l'espace avec le télescope spatial canadien NEOSSat

Lancé en , le Satellite de surveillance des objets circumterrestres du Canada (NEOSSat) est le fruit d'un partenariat fructueux entre l'Agence spatiale canadienne (ASC) et Recherche et développement pour la défense Canada (RDDC). La mission de NEOSSat a deux volets, soit appuyer l'astronomie spatiale ainsi que la connaissance de la situation dans l'espace (surveillance d'objets spatiaux en orbite autour de la Terre). De la taille d'une mallette et évoluant à 800 km d'altitude, l'agile microsatellite NEOSSat est équipé d'un télescope de 15 cm capable de capter un champ de vision de 0,8 degré sur une caméra CCD de 1024x1024 pixels. NEOSSat produit maintenant des milliers d'images par semaine pour un éventail d'applications, dont la connaissance de la situation dans l'espace, l'imagerie des astéroïdes circumterrestres et des comètes, et la photométrie d'exoplanètes et d'autres cibles astronomiques. Après chaque liaison descendante, les images astronomiques, accompagnées de métadonnées pertinentes, sont publiées sur une plateforme de données ouvertes en appui à diverses applications d'astronomie et de photométrie définies par les observateurs invités de NEOSSat.

Les archives offrent une quantité appréciable de renseignements qu'il est possible d'explorer. Par exemple, un défi pourrait consister à identifier les astéroïdes potentiels et d'autres objets dans les images prises lors des relevés circumsolaires de NEOSSat grâce à la création d'un algorithme qui caractérise et catégorise les objets spatiaux d'intérêt. En intégrant un composant d'astrométrie, le logiciel pourrait également trouver la position de l'objet spatial pour laquelle une image a été produite au moment où elle a été produite pour publication dans les dossiers officiels applicables. La création d'un outil de recherche où l'on peut vérifier si NEOSSat a ou n'a pas produit une image pour un objet ou un emplacement en particulier aiderait à rendre les archives plus utiles et pourrait mener à de nouvelles découvertes grâce à la « prédécouverte » (c.-à-d. trouver quelque chose de nouveau et d'inattendu à partir d'images prises à d'autres fins).

Un autre défi pourrait consister à créer un outil permettant de regrouper un grand ensemble d'images pour mieux visualiser les données sur les astéroïdes et les comètes de NEOSSat grâce à des animations attrayantes, comme des séries chronologiques lorsque l'objet se rapproche de la Terre. Par ailleurs, les données de NEOSSat pourraient être représentées sur une carte d'étoiles interactive, permettant aux utilisateurs de déterminer quels endroits ont été observés ou non par le satellite. Encore une fois, le projet pourrait intégrer un composant d'astrométrie qui montre, sur une carte, l'évolution de la position d'un astéroïde géocroiseur ou d'une comète au fur et à mesure que des images de ces objets sont produites au cours d'une série chronologique. En outre, grâce à l'intégration de la photométrie, il serait possible d'étudier et de faire la démonstration des changements de luminosité des objets pour aider à caractériser leur rotation et d'autres propriétés. Les algorithmes mis au point pour identifier, catégoriser et/ou caractériser les astéroïdes, les comètes, les satellites et les phénomènes météorologiques spatiaux capturés pendant les relevés de surveillance spatiale de NEOSSat pourraient simplifier les processus utilisés pour détecter les valeurs aberrantes potentielles dans l'espace.

De tels défis sont utiles pour favoriser l'attrait envers la connaissance de la situation dans l'espace et de l'imagerie des astéroïdes géocroiseurs, ce qui les rendrait plus accessibles au grand public. L'identification des objets qui apparaissent sur les images est une excellente première étape pour effectuer des travaux scientifiques utiles sur ces images et il est bon de les présenter à quiconque ne connait pas l'analyse d'images à des fins de surveillance astronomique ou spatiale. La visualisation d'images attrayantes d'objets spatiaux est une excellente façon d'accroître l'intérêt du public à l'égard des efforts de recherche du Canada et de promouvoir la mission NEOSSat dans son ensemble. Grâce à l'intégration de l'astrométrie et/ou de la photométrie, le logiciel développé pourrait améliorer davantage l'utilité scientifique de l'ensemble de données, en vue d'approfondir notre compréhension du comportement dynamique des objets spatiaux, ce qui, par conséquent, aiderait à planifier les futures priorités/occasions en matière d'imagerie, à prédire les événements parallèles et à mieux comprendre le cosmos et ce qui le compose

Considérations potentielles

Il est possible d'accéder aux archives de données de NEOSSat (dans le format standard astronomique FITS) à partir de deux endroits :

  • le portail de données ouvertes de l'ASC;
  • le Centre canadien de données astronomiques (CCDA) du Centre national de recherches du Canada (CNRC).

Compte tenu de la variété des cibles et des modes d'imagerie, les métadonnées des images seront d'une aide inestimable pour déterminer les images à utiliser. Les détails complets sont fournis dans la documentation, mais voici quelques-uns des principaux champs de métadonnées :

  • MODE : en règle générale, les images sont destinées à être prises en mode FINE_POINT (où NEOSSat pointe de façon stable par rapport aux étoiles) et en mode FINE_SLEW (où NEOSSat suit la vitesse d'un objet en mouvement). Différents facteurs peuvent empêcher NEOSSat d'obtenir le mode voulu.
  • RA/DEC/ROLL : ces champs fournissent les coordonnées spatiales pour lesquelles des images sont produites, à partir des meilleures estimations du système de contrôle du satellite (qui fait parfois des erreurs), ce qui aide à identifier les objets en fonction d'un catalogue indépendant.
  • OBJECT : ce champ spécifie la cible prévue de l'observateur, tel qu'elle a été fournie par l'ordonnanceur; si des images d'une cible spatiale particulière étaient prises, le nom de la cible peut figurer dans ce champ. Il convient de mentionner que les objets peuvent parfois avoir différents noms. Cependant, si l'image est le résultat d'un relevé général (aucune cible particulière), le champ peut alors contenir le terme « Survey » et les coordonnées de la zone ciblée. Généralement, les champs relatifs aux relevés renferment au moins quatre images différentes de la même zone prises à des moments différents.

Pour des solutions fondées sur le traitement des images, il serait utile d'appliquer la soustraction de trame sombre, qui est expliquée en détail dans les routines Python de Jason Rowe pour NEOSSat (en anglais seulement). Pour les solutions où plusieurs images d'une même cible sont combinées en une animation, il convient également de noter que dans les images suivantes, les étoiles peuvent ne pas être nécessairement au même emplacement en raison de l'ajustement de l'orientation du télescope. Les participants devront élaborer une solution pour fixer les étoiles en place afin que seuls les objets géocroiseurs apparaissent animés; des bibliothèques FITS sont accessibles pour soutenir ce type de transformation d'image.

Le tableau ci-dessous donne un exemple d'ensemble de données contenant un sous-ensemble d'images astronomiques qui pourrait être utile pour relever ce défi.

Ensemble de données contenant un sous-ensemble d'images astronomiques qui pourrait être utile pour relever ce défi
Type Nom de l'objet Jours auxquelles les images ont été prises
Relevé Rien de précis;
Champ proche du soleil pour rechercher des objets cachés aux télescopes terrestre		 / DOY 318-319, 324-325, 333-334, 339-341, 346-348, 351-358, 364-365;
/ DOY 001- 008, 016-031; 349-355
/ DOY 020-028, 330-335, 357-366
/ DOY 125, 128, 133, 137, 138,
Astéroïde géocroiseur -RC / DOY 250,
-KW4 / DOY 118-126 (tous les jours), 128-152 (tous les jours)
Comète 46P / 281, 284, 285, 290, 293, 300, 319, 321, 335, 345, 348, 349
4P / DOY 105, 120, 126, 131, 211, 212, 216, 225, 229, 230, 245, 256
10P / DOY 152, 156, 163, 170, 171, 175, 182
15P / DOY 105, 111, 119, 129, 135, 142, 145, 147, 149, 153, 156, 165, 169, 174, 177, 182, 184, 208, 212, 213, 217, 226, 227, 230, 256
Comète interstellaire CK19Q040
(aussi appelée 2I/ Q4 ou Borisov)		 / DOY 256–365,
2020 / DOY 001-051
Transit d'exoplanètes TOI 1823.01 / DOY 160, 239
TOI 2046.01 / DOY 119, 164, 209, 232
TOI 1516.01 / DOY 134, 138, 159, 245

Ressources

Mots clés

Astronomie spatiale, FITS, connaissance de la situation dans l'espace

Symbole de cerveau 7. Exploitation de l'IA/AA détecter et quantifier le rétablissement de l'ozone dans la stratosphère

Description du défi : Le Protocole de Montréal des Nations Unies est responsable du rétablissement de la couche d'ozone stratosphérique. Le rétablissement mondial de ce gaz a une portée internationale et est important pour la santé humaine. Récemment, on a accusé une quantité grandissante de gaz à l'état de traces dans notre atmosphère, y compris les gaz à effet de serre (GES), de masquer la vitesse du rétablissement. Dans le cadre du présent défi, nous souhaitons tirer parti des ensembles de données spatiales canadiens et internationaux pour expliquer ce lent rétablissement.

Détails du défi Exploitation de l'IA/AA détecter et quantifier le rétablissement de l'ozone dans la stratosphère

Dans le cadre du présent défi, les participants devront utiliser des données spatiales existantes sur l'ozone stratosphérique et d'autres gaz à l'état de traces dans l'atmosphère, dont les GES, et appliquer des capacités d'apprentissage automatique (AA) et d'intelligence artificielle (IA) afin de :

  1. comprendre le potentiel et les limites de l'utilisation d'algorithmes d'IA/AA pour détecter et quantifier le rétablissement de l'ozone stratosphérique;
  2. créer une base de données de visualisation, à partir de ces algorithmes, qui aidera à classer et à détecter le rétablissement de l'ozone au moyen d'ensembles de données de télédétection.

Considérations potentielles

On demande aux participants de commencer par l'ensemble de données sur l'ozone stratosphérique du Canada couvrant une période de 20 ans, mesurées par OSIRIS à bord du satellite suédois Odin.

Ensuite, les participants peuvent choisir tout ensemble complémentaire de données satellitaires contenant des concentrations de l'ozone stratosphérique.

Puis, les participants peuvent choisir toute substance appauvrissant la couche d'ozone qui peut servir à montrer le rétablissement de l'ozone ainsi que d'autres gaz à l'état de traces, dont les GES, qui peuvent permettre d'illustrer un plus lent rétablissement de l'ozone.

Enfin, on demande aux participants d'utiliser des algorithmes d'IA/AA qui peuvent être entraînés sur ces ensembles de données et permettre à terme de quantifier la vitesse du rétablissement de l'ozone en fonction d'un groupe restreint de concentrations de gaz à l'état de traces.

Ressources

Mots clés

Stratosphérique, rétablissement de l'ozone, gaz à effet de serre, chlorofluorocarbone, CFC, instrument OSIRIS sur satellite Odin.

Prix de l'ASC

Les participants qui proposent une solution à un défi de l'ASC peuvent s'inscrire pour courir la chance de gagner l'un des prix offerts par l'Agence.

Prix individuels

Certificat électronique personnalisé signé par un astronaute canadien, pour chaque participant.

Prix locaux

Sac « Space Apps Challenge Canada » contenant plusieurs articles de l'ASC, pour chaque membre des équipes locales gagnantes.

Finalistes canadiens

Couverture à l'effigie de l'ASC, pour chaque membre des équipes gagnantes.

Grand prix canadien

Séances virtuelles de mentorat avec des experts de l'ASC.

Prix spécial pour le défi « D'un océan à l'autre : outil pour évaluer la vulnérabilité au changement climatique »

Rencontre virtuelle privée avec la Conseillère scientifique de la Président de l'ASC (Sarah Gallagher).

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