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Cinq façons dont l’IA sauve la faune – du comptage des chimpanzés à la recherche des baleines Intelligence Artificielle (IA)

JVoici une série de réflexions, des films de science-fiction à Stephen Hawking, qui suggèrent que l’intelligence artificielle (IA) peut rendre les gens fous. Mais la conservation se tourne de plus en plus vers l’IA en tant que solution technologique innovante pour faire face à la crise de la biodiversité et atténuer le changement climatique.

Rapport récent de Wildlabs.net L’IA s’est avérée être l’une des trois principales technologies émergentes en matière de conservation. Des pièges photographiques et des images satellites aux enregistrements audio, le rapport note : « L’IA peut apprendre à identifier quelles photos parmi des milliers contiennent des espèces rares ; ou appeler des animaux en dehors des heures d’ouverture pour trouver des enregistrements sur le terrain – ce qui réduirait considérablement le travail manuel nécessaire pour collecter des données de conservation critiques. ”

L’IA aide à protéger des espèces aussi diverses que les baleines, les koalas et les léopards des neiges, en soutenant le travail des scientifiques, des chercheurs et des superviseurs dans des tâches critiques, des patrouilles anti-braconnage à la surveillance des espèces. Avec les systèmes informatiques d’apprentissage automatique (ML) qui utilisent des algorithmes et des modèles pour apprendre, comprendre et s’adapter, l’IA est souvent capable de faire le travail de centaines de personnes, obtenant des résultats plus rapides, moins chers et plus efficaces.

Voici cinq projets d’IA qui améliorent notre compréhension de la biodiversité et des espèces :

1. arrêter le braconnage

Plus de 6 600 éléphants de savane africaine sont situés dans le parc national de Kafue en Zambie et couvrent 22 400 km2. L’arrêt du braconnage est donc un défi logistique majeur. La pêche illégale dans le lac Itezhi-Tezhi est également un problème à la frontière du parc, et les braconniers se font passer pour des pêcheurs pour entrer et sortir du parc sans être détectés, souvent à la faveur de l’obscurité.

arrêter les braconniers au parc national de Kafue.
Les alertes automatisées signifient que seule une poignée de contremaîtres sont nécessaires pour assurer une surveillance horaire. Photo : Game Rangers International

L’initiative de conservation liée, de Game Rangers International (GRI), le Département zambien des parcs nationaux et de la faune et d’autres partenaires, utilisant l’IA pour renforcer les efforts traditionnels de lutte contre le braconnage, en créant une clôture virtuelle de 19 km de long sur le lac Itezhi-Tezhi. Des caméras thermiques infrarouges prédictives (FLIR) enregistrent tous les bateaux entrant et sortant du parc, de jour comme de nuit.

Installées en 2019, les caméras étaient surveillées manuellement par des superviseurs, qui pouvaient alors réagir aux signes d’activité illégale. FLIR AI est désormais formé pour détecter automatiquement les bateaux entrant dans le parc, ce qui augmente l’efficacité et réduit le besoin d’une surveillance manuelle constante. Les vagues et les oiseaux volants peuvent également déclencher des alertes, on apprend donc à l’IA à mettre fin à ces fausses lectures.

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« Il y a longtemps qu’on manque de ressources pour sécuriser les zones protégées, et les gens n’évoluent pas pour regarder plusieurs caméras 24h/24 et 7j/7 », explique Ian Hoad, conseiller technique spécial au GRI. « L’IA peut changer la donne, car elle peut surveiller les traversées illégales de bateaux et alerter immédiatement les équipes de supervision. La technologie a permis à une poignée de gardes forestiers d’assurer une surveillance d’une heure d’un énorme point d’entrée illégal à travers le lac Itezhi-Tezhi. »

2. Suivi des pertes d’eau

Le Brésil est perdu plus de 15% de ses eaux de surface depuis 30 ans, une crise qui n’a été révélée qu’avec l’aide de l’IA. Les rivières, les lacs et les zones humides du pays subissent une pression croissante en raison de la croissance démographique, du développement économique, de la déforestation et de l’aggravation des effets de la crise climatique. Mais personne – personne ne connaissait l’ampleur du problème jusqu’en août dernier, lorsque le projet d’eau MapBiomas, utilisant ML, a publié ses résultats après avoir traité plus de 150 000 images générées par satellite. NASA 5, 7 et 8 Landsat de 1985 à 2020 à travers le 8.5 m carré. km de territoire brésilien. Sans l’IA, les chercheurs n’auraient pas pu analyser les changements d’eau à travers le pays à l’échelle et au niveau des données requises. L’IA peut également faire la distinction entre les masses d’eau naturelles et artificielles.

Jaguar boit de l'eau à Porto Jofre, au Brésil.
Jaguar buvant dans la partie brésilienne des zones humides du Pantanal, qui a perdu 74 % de ses eaux de surface au cours des 30 dernières années. Photo : Carl de Souza / AFP / Getty Images

Le fleuve Negro, affluent majeur de l’Amazone et l’un des 10 plus grands fleuves du monde en volume, a perdu 22 % de ses eaux de surface. La partie brésilienne du Le Pantanal, la plus grande zone humide tropicale du monde, a perdu 74 % de ses eaux de surface. De telles pertes sont terribles pour la faune (4 000 espèces de plantes et d’animaux vivent dans le Pantanaly compris les jaguars, les tapirs et les anacondas), les gens et la nature.

« La technologie de l’IA nous a donné une image très claire », déclare Cássio Bernardino, chef du projet WWF-Brasil MapBiomas sur l’eau. « Sans la technologie de l’IA et du ML, nous n’aurions jamais su à quel point la situation était grave, et encore moins avoir les données pour convaincre les gens. Nous pouvons maintenant prendre des mesures pour relever les défis que cette perte d’eau de surface pose à l’incroyable biodiversité et aux communautés du Brésil. »

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3. Trouver des baleines

Savoir où se trouvent les baleines est la première étape dans la mise en place de mesures telles que les aires marines protégées pour les protéger. Les crêtes de la hanche sont difficiles à trouver à travers les vastes océans, mais leur chant distinctif peut parcourir des centaines de kilomètres sous l’eau. AG Association nationale océanique et atmosphérique (Noé) pêcheries dans les îles du Pacifique, enregistreurs acoustiques utilisé pour surveiller les populations de mammifères marins sur des îles éloignées et inaccessibles, explique Ann Allen, océanographe de recherche de Noaa. « En 14 ans, nous avons collecté environ 190 000 heures d’enregistrements acoustiques. Il faudrait trop de temps à un individu pour reconnaître manuellement les voix des baleines. »

Google AI reconnaît les barres Humpback Whale Song.
L’IA aide les chercheurs des îles du Pacifique à identifier les chants des baleines à partir d’enregistrements acoustiques. Photo: Noé

En 2018, Noaa s’est associé à Google AI pour les biens sociaux personnel de biomécanique pour créer un modèle ML qui pourrait identifier un chant de baleine à bosse. « Nous avons très bien réussi à identifier les chansons branchées dans l’ensemble de notre ensemble de données, en établissant des modèles de sa présence dans les îles hawaïennes et mariales », déclare Allen. «Nous avons également trouvé une nouvelle version d’une chanson à bosse à Kingman Reef, un site qui n’a jamais été documenté pour une présence de bosse. Cette analyse complète de nos données ne serait pas possible sans l’IA. »

4. Protection des charbons

La population australienne de koalas est en forte baisse en raison de la destruction de l’habitat, des attaques de chiens domestiques, des accidents de la route et des feux de brousse. Sans connaître leur nombre et leur localisation, il est difficile de les sauver. Grant Hamilton, professeur agrégé d’écologie à l’Université de technologie du Queensland (QUT), a créé un centre d’IA pour la conservation avec le fédéral et Land Care Australie financement pour compter les koalas et autres animaux en voie de disparition. À l’aide de drones et d’imagerie infrarouge, l’algorithme d’IA analyse rapidement les particules infrarouges et détermine la signature thermique du koala ou d’un autre animal. Hamilton a utilisé le système après les feux de brousse australiens dévastateurs en 2019 et 2020 pour identifier les populations persistantes de koala, en particulier sur l’île Kangourou.

Des algorithmes d'IA sont utilisés pour analyser des clips vidéo et identifier les koalas en Australie.
Des algorithmes d’IA sont utilisés pour analyser des clips vidéo et identifier les koalas en Australie. Photo : Grant Hamilton

« Il s’agit d’un projet révolutionnaire pour protéger les koalas », déclare Hamilton. « De puissants algorithmes d’IA peuvent analyser plusieurs heures de séquences vidéo et identifier les koalas de nombreux autres animaux dans les buissons épais. Ce système permettra aux groupes Ground Care, aux groupes de conservation et aux organisations travaillant sur la protection et la surveillance des espèces d’étudier de vastes zones partout en Australie et de nous renvoyer les données à QUT pour traitement.

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« Nous verrons une plus grande utilisation de l’IA dans la conservation », dit-il. « Dans ce projet actuel, nous n’aurions pas pu faire cela aussi rapidement ou avec précision sans l’IA. »

5. Compter les espèces

Une espèce en voie de disparition dans le bassin du Congo, la deuxième plus grande forêt tropicale du monde, est une tâche énorme. En 2020, la société de science des données Appsilon s’est associée à l’agence des parcs nationaux (ANPN) de l’Université de Stirling en Écosse et au Gabon (ANPN) pour développer le Mbaza. Algorithme de classification d’images AI pour le suivi à grande échelle de la biodiversité dans les parcs nationaux du Gabon et de Waka Lopé.

Chat doré africain sans surveillance capturé par une caméra automatisée.
Un chat doré africain indestructible capturé par une caméra automatisée au Gabon. Photo: ANNPN-Panthera

La conservation a été utilisée à l’aide de caméras automatisées pour capturer des espèces, notamment des éléphants de forêt d’Afrique, des gorilles, des chimpanzés et des pangolins, qui ont ensuite été identifiés manuellement. Les photos peuvent prendre des millions de mois ou d’années pour être classées, et dans un pays qui perd environ 150 éléphants par mois à cause des braconniers, le temps presse.

L’algorithme Mbaza AI a été utilisé en 2020 pour analyser plus de 50 000 images collectées à partir de 200 pièges photographiques dispersés sur 7 000 km2 de forêt. Mbaza AI classe jusqu’à 3 000 images par heure et est jusqu’à 96 % précis. Les gardiens peuvent surveiller et suivre les animaux et voir rapidement les anomalies ou les signes avant-coureurs, ce qui leur permet d’agir rapidement si nécessaire. L’algorithme hors ligne fonctionne également sur un ordinateur portable normal, ce qui est utile dans les endroits qui n’ont pas ou pas de connexion Internet.

« De nombreux mammifères forestiers d’Afrique centrale sont menacés par le commerce non durable, le changement d’utilisation des terres et la crise climatique mondiale », déclare le Dr Robin Whytock, chercheur postdoctoral à l’Université de Stirling. « Le travail d’Appsilon sur l’application Mbaza AI permet aux défenseurs de l’environnement d’identifier et de répondre rapidement aux menaces pour la biodiversité. Le projet a commencé avec 200 pièges photographiques dans les parcs nationaux de Lopé et de Waka au Gabon mais, depuis lors, des centaines d’autres ont été déployés par diverses organisations à travers l’Afrique de l’Ouest et centrale. Au Gabon, le gouvernement et l’agence des parcs nationaux visent à déployer des caméras dans tout le pays. Mbaza AI peut aider tous ces projets à accélérer l’analyse des données. »

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