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I am a Ph.D. student specializing in Artificial Intelligence for underwater robotics within the European REMARO consortium (https://remaro.eu/). My primary goal is to integrate Artificial Intelligence into autonomous underwater vehicles (AUVs) to enhance their sonar-based vision and guidance capabilities while ensuring the vehicle's safety and surrounding environment.
Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Martin Aubard

Nomes de citação

  • Aubard, Martin

Identificadores de autor

Ciência ID
3C19-38BD-9130
ORCID iD
0009-0000-3070-8067

Endereços de correio eletrónico

  • maubard@oceanscan-mst.com (Profissional)

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Francês (Idioma materno)
Inglês Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1)
Português Utilizador elementar (A2) Utilizador elementar (A2) Utilizador elementar (A2) Utilizador elementar (A2) Utilizador elementar (A2)
Espanhol; Castelhano Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1) Utilizador independente (B1)
Formação
Grau Classificação
2021/09 - 2024
Em curso
 Programa Doutoral em Engenharia Informática (Doutoramento)
Universidade do Porto Faculdade de Engenharia, Portugal
"Onboard Detection and Guidance based on Side Scan Sonar Images for Autonomous Underwater Vehicles" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2019/08 - 2020/12
Concluído
 Control and Industrial Computing (Exchange semester) (Mestrado)
OsloMet - storbyuniversitetet Institutt for atferdsvitenskap, Noruega
2017/09 - 2020
Concluído
 Control and Industrial Computing (Mestrado)
Université de Technologie de Troyes, França
2017/01 - 2017/05
Concluído
 Electrical Engineering and Industrial Computing (Exchange Semester) (Bachelor)
Université du Québec à Chicoutimi, Canadá
2015 - 2017
Concluído
 Electrical Engineering and Industrial Computing (Bachelor)
Département de l'Indre, França
Projetos

Bolsa

Designação Financiadores
2021 - 2024 Reliable AI for Marine Robotics
956200
Bolseiro de Doutoramento
Em curso
2020/02 - 2020/07 MeaTable
281234
Bolseiro de Mestrado
SINTEF Oslo, Noruega
2019/08 - 2019/12 OASYS
284477
Bolseiro de Mestrado
OsloMet - storbyuniversitetet Fakultet for teknologi kunst og design, Noruega
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Álvarez-Tuñón, Olaya; Ribeiro Marnet, Luiza; Antal, László; Aubard, Matin; Costa, Maria; Brodskiy, Yury. "SubPipe: A Submarine Pipeline Inspection Dataset for Segmentation and Visual-inertial Localization". Trabalho apresentado em Oceans 2024, Singapore, 2024.
  2. Aubard, Martin; Quijano, Sergio; Álvarez-Tuñón, Olaya; Antal, László; Costa, Maria; Brodskiy, Yury. "Mission Planning and Safety Assessment for Pipeline Inspection Using Autonomous Underwater Vehicles: A Framework based on Behavior Trees". Trabalho apresentado em Oceans 2024, 2024.
  3. Aubard, Martin; Madureira, Ana; Madureira, Luis; Campos, Renato; Costa, Maria; Pinto, José; Sousa, João. "LSTS Toolchain Framework for Deep Learning Implementation into Autonomous Underwater Vehicle". 2023.
    10.1109/OCEANSLimerick52467.2023.10244721
  4. Aubard, Martin; Madureira, Ana; Madureira, Luis; Pinto, José. "Real-Time Automatic Wall Detection and Localization based on Side Scan Sonar Images". 2022.
    10.1109/AUV53081.2022.9965813
Capítulo de livro
  1. Antal, László; Aubard, Martin; Ábrahám, Erika; Madureira, Ana; Madureira, Luís; Costa, Maria; Pinto, José; Campos, Renato. "A Collision Avoidance Method for Autonomous Underwater Vehicles Based on Long Short-Term Memories". In Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications, 448-457. Springer Nature Switzerland, 2023.
    10.1007/978-3-031-27499-2_42
Atividades

Participação em evento

Descrição da atividade
Tipo de evento 		Nome do evento
Instituição / Organização
2023/09 - 2023/09 AI in marine exploration, computer vision, formal verification, digital twins, and deep ocean exploration. REMARO Fall School Porto 2023
2023/06 - 2023/06 Active learning, search-based testing, and the development of self-adaptive systems. REMARO Summer School Oslo 2023
2022/09 - 2022/09 SMT, Automated verification and synthesis of probabilistic models REMARO Fall School at RWTH Aachen University 2022
2022/08 - 2022/08 Attended the summer school IDESSAI 2022, track A: Trusted AI. This summer school has been organized by INRIA and DFKI and took place in Saarbrücken IDESSAI 2022
2022/06 - 2022/06 Control, System, and Software Architecture for Autonomous Underwater Robots REMARO Summer School Delft 2022