Harnessing Generative Models for Addressing Climate Change

Contrail은 고도에서 비행하는 항공기의 엔진에서 배출되는 수증기가 빙점 아래의 고온에서 증발하며 형성되는 인공 구름을 말합니다. 이 Contrail은 지구의 기후에 영향을 미치는 요인 중 하나로, 그 효과와 영향을 정확히 파악하기 위한 연구가 필요하다고 여겨져왔습니다. 그러나, Contrail 관련 데이터셋은 부족한 편으로, 이를 바탕으로 한 Contrail 탐지 및 세분화(segmentation)에 어려움이 있었습니다.

본 연구의 주된 목적은 'Stable Diffusion'과 같은 고도의 생성 모델을 활용하여 데이터가 부족한 Contrail dataset을 augment(증강)하는 것입니다. 생성 모델의 힘을 이용하면, 제한된 데이터에서도 Contrail의 세세한 특성을 학습할 수 있게 되어 Contrail 탐지 및 세분화에 있어 높은 정확도를 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다.

이 프로젝트는 환경과학, 전자공학, 컴퓨터 공학, 수학과 같은 분야의 학생들에게 적합하며, 기본적인 딥러닝과 생성 모델에 대한 지식을 가진 학생들을 선호합니다. Contrail 및 그에 관련된 기후 변화에 대한 관심도 이 프로젝트에 참여하는 데 도움이 될 것입니다. 또한, 파이썬 프로그래밍 능력과 논문을 읽고 이해할 수 있는 기본적인 영어 실력이 필요합니다.

Contrails are artificial clouds formed when water vapor from the engines of aircraft flying at high altitudes condenses and freezes in sub-zero temperatures. These contrails have been considered one of the factors influencing Earth's climate, emphasizing the need for research to understand their effects accurately. However, datasets related to contrails are sparse, presenting challenges in detecting and segmenting contrails effectively.

The primary objective of this research is to augment the limited Contrail dataset using advanced generative models like 'Stable Diffusion'. By leveraging the power of generative models, it is anticipated that even with limited data, the nuanced features of contrails can be learned, ensuring high accuracy in contrail detection and segmentation.

This project is suitable for students from fields like environmental science, electrical engineering, computer science, and mathematics. A foundational understanding of deep learning and generative models is preferred. An interest in contrails and their associated climate implications will also be beneficial. Proficiency in Python programming and basic English skills to read and understand academic papers are required.

Supervisors

(If you are interested, please contact the supervisor below)


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