Projet de spécialité - Prédiction d'avalanches

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Les avalanches sont un phénomène physique dont les causes ne sont pas complètement comprises. L'évaluation traditionnelle des risques est notamment mise au défi par les changements climatiques.

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Nous proposons ici une approche de sciences des données complètement agnostique du phénomène physique sous-jacent : à partir de données d'avalanches répertoriées notamment dans les massifs Alpins (date, lieu, exposition, altitude), que vous consoliderez à partir de données métérologiques (séquence de variations de température et de précipitations), vous construirez un prédicteur (machine learning) qui pourra prédire les versants les plus dangereux et les pentes à risques. La base de données actuelle contient plus de 1800 évènements, et elle pourra être augmentée par la base de donnée de l'Irstea pour laquelle il faudra peut-être construire un parser (pour l'instant uniquement disponible en tableau PDF). Les extensions possibles sont:

  • la consolidation des données avec des informations topographiques pour prédire les zones à risques à partir d'un fond de carte,
  • mener une analyse textuelle simple des commentaires associés aux évènements avalancheux (présence de victimes, cause suggérée, etc.) et trouver les associations les plus significatives.

Il serait approprié d'utiliser R ou Python et la librairie Keras pour l'apprentissage.

Mots-clés: machine learning, deep learning, keras.


Contact

clovis.galiez@grenoble-inp.fr