Les photos de vacances de zèbres et de baleines que les touristes publient sur les réseaux sociaux peuvent avoir un avantage auquel ils ne s'attendaient pas :aider les chercheurs à suivre et à recueillir des informations sur les espèces menacées.

Les scientifiques utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour analyser des photos de zèbres, de requins et d'autres animaux afin d'identifier et de suivre les individus et d'offrir de nouvelles informations sur leurs mouvements, ainsi que sur les tendances démographiques.

"Nous avons des millions d'images d'animaux en voie de disparition et menacées prises par des scientifiques, des pièges photographiques, des drones et même des touristes", a déclaré Tanya Berger-Wolf, directrice du Translational Data Analytics Institute de l'Ohio State University.

"Ces images contiennent une mine de données que nous pouvons extraire et analyser pour aider à protéger les animaux et lutter contre l'extinction."

Et un nouveau domaine appelé imageomique va encore plus loin dans l'utilisation des images de la faune en utilisant l'IA pour extraire des informations biologiques sur les animaux directement à partir de leurs photos, a déclaré Berger-Wolf, professeur d'informatique et d'ingénierie, de génie électrique et informatique et d'évolution. , écologie et biologie des organismes à Ohio State.

Elle a discuté des progrès récents dans l'utilisation de l'IA pour analyser les images de la faune et de la fondation de l'imageomique lors d'une présentation le 20 février lors de la réunion annuelle de l'Association américaine pour l'avancement des sciences. Elle a pris la parole lors de la session scientifique "Crowdsourced Science :Volunteers and Machine Learning Protect the Wild for All."

L'un des plus grands défis auxquels sont confrontés les écologistes est le manque de données disponibles sur de nombreuses espèces menacées et en voie de disparition.

"Nous perdons de la biodiversité à un rythme sans précédent et nous ne savons même pas combien et ce que nous perdons", a déclaré Berger-Wolf.

Sur plus de 142 000 espèces figurant sur la Liste rouge des espèces menacées de l'UICN, plus de la moitié d'entre elles ne connaissent pas leur statut car il n'y a pas suffisamment de données ou leur tendance démographique est incertaine.

"Si nous voulons sauver les éléphants d'Afrique de l'extinction, nous devons savoir combien il y en a dans le monde, et où ils se trouvent, et à quelle vitesse ils déclinent", a déclaré Berger-Wolf.

"Nous n'avons pas assez de colliers GPS et de balises satellites pour surveiller tous les éléphants et répondre à ces questions. Mais nous pouvons utiliser des techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique pour analyser des images d'éléphants afin de fournir une grande partie des informations dont nous avons besoin."

Berger-Wolf et ses collègues ont créé un système appelé Wildbook qui utilise des algorithmes de vision par ordinateur pour analyser les photos prises par les touristes en vacances et les chercheurs sur le terrain pour identifier non seulement les espèces d'animaux, mais aussi les individus.

"Nos algorithmes d'IA peuvent identifier les individus en utilisant tout ce qui est rayé, tacheté, ridé ou encoché, même la forme de la nageoire dorsale d'une baleine ou de la nageoire dorsale d'un dauphin", a-t-elle déclaré.

Par exemple, Wildbook contient plus de 2 millions de photos d'environ 60 000 baleines et dauphins identifiés de manière unique du monde entier.

"C'est maintenant l'une des principales sources d'informations dont disposent les scientifiques sur les épaulards - ils ne manquent plus de données", a-t-elle déclaré.

En plus des requins et des baleines, il existe des livres sauvages pour les zèbres, les tortues, les girafes, les carnivores africains et d'autres espèces.

Berger-Wolf et ses collègues ont développé un agent d'intelligence artificielle qui recherche les publications sur les réseaux sociaux partagées publiquement pour les espèces pertinentes. Cela signifie que les photos de vacances de requins que de nombreuses personnes ont vues dans les Caraïbes, par exemple, finissent par être utilisées dans Wildbook pour la science et la conservation, a-t-elle déclaré.

Avec des informations sur le moment et l'endroit où les images ont été prises, ces photos peuvent aider à la conservation en fournissant des dénombrements de population, la dynamique des naissances et des décès, l'aire de répartition des espèces, les interactions sociales et les interactions avec d'autres espèces, y compris les humains, a-t-elle déclaré.

Cela a été très utile, mais Berger-Wolf a déclaré que les chercheurs cherchaient à faire avancer le domaine avec l'imageomique.

"La capacité d'extraire des informations biologiques à partir d'images est le fondement de l'imageomique", a-t-elle expliqué. "Nous enseignons aux machines à voir des choses dans des images que les humains ont peut-être manquées ou ne peuvent pas voir."

Par exemple, le motif de rayures sur un zèbre est-il similaire de manière significative au motif de sa mère et, si tel est le cas, cela peut-il donner des informations sur leurs similitudes génétiques ? Comment les crânes des espèces de chauves-souris varient-ils en fonction des conditions environnementales et quelle adaptation évolutive entraîne ce changement ? Ces questions et bien d'autres peuvent trouver une réponse grâce à l'analyse de photos par apprentissage automatique.

La National Science Foundation a accordé à l'État de l'Ohio 15 millions de dollars en septembre pour diriger la création de l'Institut Imageomics, qui aidera à guider les scientifiques du monde entier dans ce nouveau domaine. Berger-Wolf est chercheur principal de l'institut.

Alors que l'utilisation de l'IA dans l'analyse des images de la faune continue de croître, a déclaré Berger-Wolf, l'une des clés sera de s'assurer que l'IA est utilisée de manière équitable et éthique.

D'une part, les chercheurs doivent s'assurer qu'il ne fait pas de mal. Par exemple, les données doivent être protégées afin qu'elles ne puissent pas être utilisées par des braconniers pour cibler des espèces menacées.

Mais ce doit être plus que cela.

"Nous devons nous assurer qu'il s'agit d'un partenariat homme-machine dans lequel les humains font confiance à l'IA. L'IA doit, de par sa conception, être participative, se connecter entre les personnes, entre les données et entre les lieux géographiques", a-t-elle déclaré.