Le Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM) est un centre de recherche appliquée et d’expertise de pointe en intelligence artificielle et technologies de l’information.
Le Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM) est un centre de recherche appliquée et d’expertise de pointe en intelligence artificielle et technologies de l’information.
Le CRIM crée de la valeur socio-économique à partir d’avancées scientifiques et technologiques par l’accompagnement, la recherche appliquée et le développement expérimental. Organisme sans but lucratif, l’action du CRIM s’inscrit dans les politiques et stratégies pilotées par le ministère de l’Économie et de l’Innovation du Québec, son principal partenaire financier. Au service des entreprises et des organisations canadiennes depuis 40 ans, le CRIM poursuit son rôle de levier économique en développant des outils spécialisés, en livrant des technologies structurantes et en diffusant de manière proactive les meilleures pratiques et les dernières innovations du numérique.
Le CRIM est un acteur important dans le domaine climatique et géospatial. Il contribue notamment au développement de standards de l’Open Geospatial consortium (OGC), entre autres par des implémentations de référence des standards. De plus, le CRIM collabore à la mise en place de plateformes et d’infrastructures de calcul performantes permettant la diffusion et l’utilisation de données géospatiales et climatiques selon les principes FAIR. Enfin le CRIM développe des outils d’intelligence artificielle appliqués aux données géospatiales pour améliorer les résultats et les analyses de ces données massives et complexes.
Le CRIM est reconnu pour son rôle fédérateur entre les différents acteurs de l’écosystème et contribue à faire le pont entre la recherche académique et les besoins de l’industrie, des acteurs gouvernementaux et de la société civile.
PAVICS
Développée en partenariat avec Ouranos, la plateforme PAVICS d’analyse des données climatiques s’adresse aux utilisateurs souhaitant analyser les données climatiques dans l’environnement de programmation Python. PAVICS permet d’accéder directement à plusieurs ensembles de données climatiques et météorologiques, et de les analyser sans avoir à les télécharger localement. La plateforme facilite le découpage spatio-temporel des données, la correction de biais ainsi que le calcul de nombreux indicateurs climatiques, la création de cartes et de graphiques, en plus d’offrir des outils de modélisation hydrologique.
Marble climate
Marble est un réseau de nœuds de services Web infonuagiques qui fournit un accès à de grands ensembles de données climatiques et satellitaires. Marble propose des analyses de données basées sur le cloud qui implémentent les standards de l’OGC pour la recherche et l’interaction avec les données, ainsi qu’un espace de travail en ligne incluant des outils d’analyse des données climatiques.
STAC-MLM
L’extension STAC Machine Learning Model (MLM) fournit un ensemble standard de champs pour décrire les modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des données spatiotemporelles, notamment des collections d’images satellitaires, et permettre l’utilisation de modèles en inférence.
Weaver
Weaver est un service de gestion de l’exécution inspiré de l’OGC-API qui permet l’exécution de flux de travaux impliquant plusieurs applications, et des entrées et sorties de différents services de traitement Web (WPS). L’exécution à distance est déléguée à un ou plusieurs services d’application, de déploiement et d’exécution ou à des fournisseurs de services distants. Weaver permet ainsi de construire des pipelines de traitement de données géospatiales ou climatiques complexes, mais entièrement traçables, favorisant ici leur fiabilité et leur robustesse.
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