Underwater noise schematic(Dutch version below) On Monday 13 May from 9am to 5pm, Witteveen+Bos and Rijkswaterstaat are organising a hackaton in Utrecht on machine learning applications in underwater noise classification. The central question: Which reprocessed parameters can you derive (with a view to minimal data storage) from sound recordings with your AI model, which will still give you sufficient input for ship recognition?

We organize this hackaton for professionals working with Machine Learning and/or AI and interested in noise analysis, vessel recognition and/or marine ecology.

Practical information

  • Date: Monday 13 May from 9.00 to 17.00
  • Briefing: Monday 6 May at 14.00 (this will take approximatley one hour and will also be recorded and made available to participants)
  • Location: Witteveen+Bos office, Daalsesingel 51c in Utrecht
  • Accessability: the office is in walking distance from Utrecht Central Station, so our advice is to come by public transport.
  • Speakers: Niels Kinneging from Rijkswaterstaat and Hilde Hummel from Research Institute for mathematics & computer science in the Netherlands (CWI)
  • Register no later than 24 April via this link
    We have room for a maximum of 20 people, so please indicate your motivation in the form. You will hear no later than 26 April whether you have been placed.
  • Questions? Mail to Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken.

Reason for the hackaton

Sound travels underwater almost five times faster than above water and reaches for dozens of kilometres. The sound recordings made underwater contain valuable information, such as details about shipping activities. Unfortunately, making these fragments widely accessible is costly because of the storage capacity required. In the DigiShape seedmoney project 'Underwater sound classification with AI', methods have been developed to extract as much relevant information as possible from the sound fragments and provide it, without making the fragment itself available. This approach allows researchers to collectively create a large public database that anyone can access and on which various analyses can be performed. Think of linking noise levels to the source, detecting marine mammals around construction works and protecting critical infrastructure.

Purpose of the hackaton

This hackaton is being organised, to ensure that as many relevant parameters as possible are stored from the sound. "We ourselves started looking for parameters that you can derive from sound fragments," explains Marieke Bezemer of Witteveen+Bos, "so that they can in turn serve as input for Machine Learning models. However, there are so many different Machine Learning models and analysis goals that there is a good chance that we will skip important things. Therefore, in this hackathon we want to create as broad an overview as possible of what all might be relevant. We have already taken the first step by preparing and labelling the dataset. Together with the participants, we hope to arrive at a database that will allow us to make underwater noise widely accessible with minimal storage capacity."

What will we do?

  • Analyse Jomopans sound fragments from a specific location in the North Sea, with a focus on underwater noise caused by shipping.
  • Using AI and Machine Learning models, we identify as many relevant parameters as possible from the sound fragments to feed AI and Machine Learning models.
  • We create and enrich a public dataset with information that can be widely accessed for various applications.

The ultimate goal is to make a valuable contribution to the development of a public dataset that can be used for various applications within the field of sound analysis and marine ecology.

What do we expect from you?

  • That you work with Machine Learning in your daily practice and bring your own laptop with your own AI and Machine Learning tools;
  • One week prior to the hackaton (on 6 May at 2 pm), attend the one-hour online briefing or watch the video of this briefing in preparation for the hackaton itself;
  • That you participate in the entire hackaton on the day itself in a dedicated manner;

Why participate?

We are working on a unique set of labelled data with Dutch sound recordings. You will have access to prepared data with labels such as speed, ship type, weather data, tidal currents, water levels (link with Matroos, a collection set from KNMI) and more. In addition, you have a unique opportunity to contribute to research on underwater sounds and the impact of human activity on marine ecosystems.

Programme

  • 09.00: reception with coffee
  • 09.30: Niels Kinneging talks about the perspective from Rijkswaterstaat
  • 09.55: Hilde Hummel talks about her PhD at CWI on underwater noise and vessel recognition
  • 10.15: explanation case and tools
  • 10.30: sprint 1
  • 12.00: recap and lunch
  • 13.00: sprint 2
  • 15.30: recap and wrap-up
  • 16.30: drinks
  • 17.00: end

--- NEDERLANDSE VERSIE ---

13 mei: hackaton onderwatergeluid

Underwater noise schematic

Op maandag 13 mei van 9 tot 17 uur organiseren Witteveen+Bos en Rijkswaterstaat een hackaton in Utrecht over machine learning toepassingen bij de classificatie van onderwatergeluid. De centrale vraag:
Welke opgewerkte parameters kun jij (met het oog op minimale data-opslag) met jouw AI-model afleiden uit geluidsopnamen, waarmee je nog steeds voldoende input hebt voor scheepsherkenning?

We organiseren deze hackaton voor professionals die werken met Machine Learning en/of AI en interesse hebben in geluidsanalyse, scheepvaartherkenning en/of mariene ecologie.

Aanleiding van de hackaton

Geluid verplaatst zich onder water bijna vijf keer zo snel als boven water en reikt tientallen kilometers ver. De geluidsopnamen die onder water worden gemaakt, bevatten waardevolle informatie, zoals details over scheepvaartactiviteiten. Helaas is het breed toegankelijk maken van deze fragmenten een kostbare zaak vanwege de benodigde opslagcapaciteit. In het DigiShape seedmoney project ‘Onderwatergeluid classificatie met AI’ zijn methodes ontwikkeld om zo veel mogelijk relevante informatie uit de geluidsfragmenten te halen en deze aan te bieden, zonder het fragment zelf beschikbaar te stellen. Deze benadering stelt onderzoekers in staat om gezamenlijk een grote openbare database te creëren waar iedereen toegang toe heeft en waarop diverse analyses kunnen worden uitgevoerd. Denk aan de koppeling van geluidsniveaus met de bron, de detectie van zeezoogdieren rondom bouwwerkzaamheden en het beschermen van kritieke infrastructuur.

Doel van de hackaton

Deze hackaton wordt georganiseerd, om zeker te stellen dat zo veel mogelijk relevante parameters uit het geluid worden opgeslagen. “Wij zijn zelf gaan zoeken naar parameters die je kan afleiden uit geluidsfragmenten,” vertelt Marieke Bezemer van Witteveen+Bos, “zodat ze weer als input kunnen dienen voor Machine Learning modellen. Er zijn echter zoveel verschillende Machine Learning modellen en analysedoelen, dat de kans groot is dat wij belangrijke zaken overslaan. Daarom willen we in deze hackathon een zo breed mogelijk overzicht maken van wat allemaal relevant kan zijn. Wij hebben al een eerste slag geslagen door de dataset voor te bereiden en te labelen. We hopen samen met de deelnemers tot een database te komen waarmee we onderwatergeluid met minimale opslagcapaciteit breed kunnen ontsluiten.”

Wat gaan we doen?

  • Analyseren van Jomopans geluidsfragmenten van een specifieke locatie op de Noordzee, met een focus op onderwatergeluiden veroorzaakt door scheepvaart.
  • Met behulp van AI- en Machine Learning modellen identificeren we zoveel mogelijk relevante parameters uit de geluidsfragmenten om AI- en Machine Learning-modellen te voeden.
  • We maken en verrijken een openbare dataset met informatie die breed kan worden ontsloten voor verschillende toepassingen.

Het uiteindelijke doel is om een waardevolle bijdrage te leveren aan de ontwikkeling van een openbare dataset die kan worden gebruikt voor diverse toepassingen binnen het domein van geluidsanalyse en mariene ecologie.

Wat verwachten we van jou?

  • Dat je in je dagelijkse praktijk met Machine Learning werkt en je eigen laptop meeneemt met daarop jouw eigen AI- en Machine Learning tools;
  • Dat je een week voorafgaand aan de hackaton (op 6 mei om 14.00 uur) de online briefing van een uur bijwoont of de video hiervan kijkt als voorbereiding op de hackaton zelf;
  • Dat je op de dag zelf dedicated aan de hele hackaton meedoet;

Waarom meedoen?

We werken aan een unieke set gelabelde data met Nederlandse geluidsopnamen. Je krijgt toegang tot voorbereide data met labels zoals snelheid, type schip, weerdata, getijdestromen, waterstand (koppeling met Matroos, een verzamelset van KNMI) en meer. Daarnaast heb je een unieke kans om bij te dragen aan onderzoek naar onderwatergeluiden en de impact van menselijke activiteit op mariene ecosystemen.

Programma

  • 09.00 uur: ontvangst met koffie
  • 09.30 uur: Niels Kinneging vertelt over het perspectief vanuit Rijkswaterstaat
  • 09.55 uur: Hilde Hummel vertelt over haar promotie bij CWI op onderwatergeluid en herkenning van schepen
  • 10.15 uur: uitleg case en tools
  • 10.30 uur: sprint 1
  • 12.00 uur: recap en lunch
  • 13.00 uur: sprint 2
  • 15.30 uur: recap en wrap-up
  • 16.30 uur: borrel
  • 17.00 uur: einde

 

Dataopslag en uitwisseling

We werken zoveel mogelijk met open source producten en willen de tool zo goed mogelijk laten aansluiten op het daadwerkelijke gebruik. Daarom organiseren we in elke fase van het project workshops met de DigiShape community om input en feedback te vragen van eindgebruikers en specialisten. Zo krijgen we een compleet beeld van de mogelijke databronnen en kijken we ook samen naar de benodigde functionaliteit en de analysemogelijkheden.

Joost Stenfert, HKV Lijn in Water

Programmalijn Dataopslag en Uitwisseling