La nature sauvage est vaste et variée et abrite des millions d'espèces animales. Pour les écologistes, identifier et décrire ces animaux est la clé du succès de la recherche. Cela peut s’avérer un défi de taille, mais l’intelligence artificielle pourrait être utile.
Dans un nouveau rapport publié cette semaine, les chercheurs montrent comment ils ont entraîné un algorithme d’apprentissage profond pour identifier, compter et caractériser automatiquement les animaux dans les images. Le système utilisait des photographies capturées à partir de pièges photographiques à détection de mouvement, qui prenaient des photos des animaux sans les déranger sérieusement.
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"Nous avons montré que nous pouvons utiliser des ordinateurs pour extraire automatiquement des informations à partir de photos d'animaux sauvages, telles que les espèces, le nombre d'animaux et ce que font les animaux." Marguerite Kosmala, chercheur associé à l'Université Harvard, a déclaré à Digital Trends. « Ce qui est nouveau, c’est que c’est la première fois qu’il est démontré qu’il est possible de faire cela avec autant de précision que les humains. L'intelligence artificielle est de mieux en mieux capable de reconnaître des éléments du domaine humain: visages humains, espaces intérieurs, objets spécifiques s'ils sont bien positionnés, rues, etc. Mais la nature est désordonnée et dans cette série de photos, les animaux ne sont souvent que partiellement sur la photo ou très proches ou lointains ou se chevauchent. En tant qu’écologiste, je trouve cela très excitant car cela nous offre une nouvelle façon d’utiliser la technologie pour étudier la faune sur de vastes zones et sur de longues périodes.
Les chercheurs ont utilisé des images capturées et collectées par Snapshot Serengeti, un projet de science citoyenne avec caméras furtives pour la faune répandu dans toute la Tanzanie. Des éléphants aux guépards, Snapshot Serengeti a rassemblé des millions de photographies animalières. Mais les images elles-mêmes n’ont pas autant de valeur que les données contenues dans le cadre, notamment des détails tels que le nombre et le type d’animaux.
L’identification et les descriptions automatisées présentent de nombreux avantages pour les écologistes. Pendant des années, Snapshot Serengeti a utilisé le crowdsourcing pour décrire les images de la faune. Avec l'aide de quelque 50 000 bénévoles, le groupe a étiqueté plus de trois millions d'images. C’est ce trésor d’images étiquetées que les chercheurs ont utilisé pour entraîner leur algorithme.
Désormais, plutôt que de se tourner vers des scientifiques citoyens, les chercheurs pourraient peut-être confier cette tâche laborieuse à un algorithme, capable de traiter rapidement les photographies et d'étiqueter leurs détails clés.
"Tout groupe de recherche scientifique ou groupe de conservation qui tente de comprendre et de protéger une espèce ou un écosystème peut déployer des caméras à détecteur de mouvement dans cet écosystème." Jeff Clune, professeur d'informatique à l'Université du Wyoming, a déclaré. « Par exemple, si vous étudiez des jaguars dans une forêt, vous pouvez installer un réseau de caméras à détecteur de mouvement le long des sentiers. Le système prendra alors automatiquement des photos des animaux lorsqu'ils se déplaceront devant les caméras, puis l'IA. la technologie comptera le nombre d’animaux qui ont été vus, et supprime automatiquement toutes les images prises qui ne contiennent pas d'animaux, ce qui s'avère être beaucoup car les caméras à détecteur de mouvement sont déclenchées par le vent, la chute des feuilles, etc."
Un article détaillant la recherche a été publié cette semaine dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences.
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