PhD-student deltok i GAMM 2024-konferanse i Magdeburg, Tyskland

Konferansen samla matematikarar, ingeniørar og forskarar frå heile verda, og det vart halde plenumsforedrag, minisymposium og parallelle seksjonar som dekte ulike fagområde innan anvendt matematikk og mekanikk. Med over tusen deltakarar gav arrangementet ein plattform for deling av forsking og oppmuntra til samarbeid innan matematisk modellering, simulering og optimalisering.

Ahmet Pala, Phd-student i CRIMAC, presenterte forskinga si om bruk av sjølvovervaka læring til å analysere akustiske data i fiskeri. Han forklarte korleis ein kan bruke denne metoden til å forstå ekkoloddsignalet frå fisk, noko som er viktig for å forvalte fiskeri. Ved å bruke ein teknikk kalla DINO, trena dei modellen til å lære frå akustiske data utan å nytta annotasjonar, noko som hjelper å spare tid og ressursar. Resultata deira viser at denne tilnærminga kan identifisera ulike mønster i dei akustiske dataa. Denne forskinga er viktig fordi det gjer det enklare å bruka avanserte teknikkar for å analysere data frå ekkolodd.