Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών

Ελληνικό Μεσογειακό Πανεπιστήμιο

ΠΡΟΣΚΛΗΣΗ ΣΕ ΔΗΜΟΣΙΑ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ της Δουλγέρογλου Μαργαρίτας

Τίτλος

«MARINE POLLUTION MONITORING THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE»

 

της Δουλγέρογλου Μαργαρίτας  , μεταπτυχιακής  φοιτήτριας του

Προγράμματος Μεταπτυχιακών Σπουδών «Γεωπεριβαλλοντικοί πόροι και κίνδυνοι»

Επιβλέπων Καθηγήτρια: Κώττη Σπυριδούλα-Μελίνα

 H παρουσίαση θα πραγματοποιηθεί  στις 26/8/2026 στις  13.00  Διαδικτυακά

παρουσίαση μεταπτυχιακού Δουλγέρογλου

Τετάρτη, 26 Αυγούστου · 1:00  – 2:30 μμ

Ζώνη ώρας: Europe/Athens

Πληροφορίες για συμμετοχή στο Google Meet

Σύνδεσμος βιντεοκλήσης: https://meet.google.com/tbe-xdev-owe

Ή καλέστε στο: ‪(US) +1 402-752-0277 PIN: ‪462 323 491#

Abstract

Marine pollution constitutes a complex and continuously evolving environmental problem, as pollutants differ in their sources, behaviour, persistence in the environment and detectability. Effective monitoring therefore requires the integration of different observation technologies with reliable scientific data.

The use of Artificial Intelligence significantly expands the capabilities of marine pollution monitoring by enabling faster processing and interpretation of complex data from multiple sources. Machine learning, deep learning and computer vision techniques, combined with remote sensing and autonomous systems, are applied to the detection and mapping of oil spills and marine litter, the identification of microplastics, and the prediction of harmful algal blooms and changes in water quality.

These capabilities, however, are not equally effective across all types of marine pollution, as the performance of each application depends on the characteristics and observability of the specific pollutant, the quality of the available data and the scientific verification of the results. System reliability requires independent validation, explainability, uncertainty management and meaningful human oversight. Under these conditions, Artificial Intelligence can substantially strengthen marine monitoring by complementing direct environmental observation, laboratory confirmation, process-based models and human judgement.

 

Μετάβαση στο περιεχόμενο