LANDSCAPE IMPACT ASSESSMENT OF SDG2 DEVELOPMENT PROJECTS USING REMOTE SENSING AND UNSUPERVISED CONTROL SITE SELECTION

As part of its objective to achieve Zero Hunger under SDG2 the United Nations World Food Programme, in partnership with Governments, NGOs and other UN agencies, supports food insecure communities to increase natural resource availability and improve their management. This is done mostly through the building and rehabilitation of soil and water conservation assets (e.g., small dams, weirs, landscape restoration) and structures that increase productivity (e.g., vegetable gardens, irrigation canals). To adequately monitor these activities around the globe simultaneously, remote sensing was found to be an adequate tool. This study introduces the use of high-resolution satellite imagery, and more specifically NDVI derived from the Landsat series to verify and quantify the impact of such development projects. In total 121 projects in 10 countries and six different climate zones were analyzed using a pre- and post-implementation comparison and a Before-After Control Impact (BACI) study considering randomly selected control sites. Both approaches were found to show robust results throughout the different countries, project types and climate zones. 67% of all projects showed significant improvements in vegetation conditions during the wet seasons only three years after the implementation. Using the proposed workflow based on Python scripting and cloud computing of satellite data, fast and robust analyses can be achieved, while assuring constant data quality

ART: A machine learning Automated Recommendation Tool for synthetic biology

Biology has changed radically in the last two decades, transitioning from a descriptive science into a design science. Synthetic biology allows us to bioengineer cells to synthesize novel valuable molecules such as renewable biofuels or anticancer drugs. However, traditional synthetic biology approaches involve ad-hoc engineering practices, which lead to long development times. Here, we present the Automated Recommendation Tool (ART), a tool that leverages machine learning and probabilistic modeling techniques to guide synthetic biology in a systematic fashion, without the need for a full mechanistic understanding of the biological system. Using sampling-based optimization, ART provides a set of recommended strains to be built in the next engineering cycle, alongside probabilistic predictions of their production levels. We demonstrate the capabilities of ART on simulated data sets, as well as experimental data from real metabolic engineering projects producing renewable biofuels, hoppy flavored beer without hops, and fatty acids. Finally, we discuss the limitations of this approach, and the practical consequences of the underlying assumptions failing

Canal équipé d'une soufflerie et d'un moyen mécanique de simulation du vent sur la plaque tournante de Grenoble

L'actuel regain d'intérêt dont bénéficie l'océanographie a fait apparaître l'impérieux besoin d'une meilleure connaissance des mouvements liés au vent, et, en particulier, des circulations et des ondes internes ou des remontées d'eau (upwelling). que celui-ci engendre. Malheureusement. les observations in situ sont trop rares et trop fugitives pour faire apparaître clairement les mécanismes qui interviennent, notamment lors de la formation des oscillations de la thermocline, ainsi que la structure même de ces oscillations. Par suite, le besoin d'une installation expérimentale de qualité, en milieu tournant, pour affiner ou rejeter les théories explicatives qui existent déjà, est évident. Sur la plaque tournante de Grenoble, plaque qui supporte actuellement le modèle réduit de la Manche, et dont on connaît les dimensions et les caractéristiques remarquables, on a donc construit un canal de 8 m de long, 2 m de large et 0,6 m de haut, qui permet l'étude soit d'un océan homogène, soit d'un océan stratifié de façon discrète (deux veines fluides superposées de densités légèrement différentes). Il est équipé de divers mécanismes de simulation de l'effet d'entraînement du vent : - une soufflerie, avec laquelle on peut établir, et contrôler, dans une veine d'air surmontant le liquide, un vent de vitesse constante dans l'espace mais variable dans le temps ; - un moyen mécanique qui simule l'effet d'entraînement de la couche superficielle du liquide par le vent ; - une circulation forcée, dans la veine supérieure du liquide, qui permet de représenter l'effet du vent intégré sur toute la hauteur de cette veine; sous réserve d'un réglage adéquat, elle permet également d'apporter quelques corrections aux circulations obtenues, dans la veine supérieure, par les deux précédents procédés. Ce canal permettra de nombreuses études dans le domaine des ondes internes, des ondes de surface et des champs de courant, en milieu tournant. En effet, on peut l'équiper de fonds de formes diverses, de générateurs d'ondes et, le cas échéant, d'un circuit de recirculation pour la veine inférieure. Ce rapport décrit brièvement l'appareil ainsi que les divers instruments de mesures qui seront utilisés et il présente la liste, évidemment non limitative, des recherches possibles sur cette installation