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Utiliser les robots et l'intelligence artificielle pour comprendre les grands fonds

Utiliser les robots et l'intelligence artificielle pour comprendre les grands fonds

Afin de conserver et de gérer au mieux la biodiversité marine, les scientifiques ont besoin d'informations précises sur ce qui habite les fonds marins. Une façon de collecter ces données consiste à utiliser des véhicules sous-marins autonomes (AUV) équipés de caméras.

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Traitement des données

Cependant, les problèmes résident dans le traitement des données collectées. Désormais, une nouvelle recherche menée par l'Université de Plymouth révèle que l'intelligence artificielle (IA) pourrait aider dans cette tâche.

Les scientifiques marins et les experts en robotique ont testé l'efficacité d'un système de vision par ordinateur (CV) pour identifier les créatures marines et ont trouvé qu'il était précis à environ 80%. Le système pourrait même être précis à 93% si suffisamment de données sont utilisées pour entraîner l'algorithme.

"Les véhicules autonomes sont un outil essentiel pour surveiller de grandes zones du fond marin à plus de 60 m de profondeur (la profondeur que la plupart des plongeurs peuvent atteindre). Mais nous ne sommes actuellement pas en mesure d'analyser manuellement plus d'une fraction de ces données. Cette recherche montre que l'IA est une solution prometteuse. mais notre classificateur IA serait toujours faux une fois sur cinq, s'il était utilisé pour identifier les animaux dans nos images », a déclaré Ph.D. l'étudiant Nils Piechaud, auteur principal de l'étude.

"Cela en fait un pas en avant important dans le traitement des énormes quantités de données générées par le fond de l'océan, et montre qu'il peut aider à accélérer l'analyse lorsqu'il est utilisé pour détecter certaines espèces. Mais nous ne sommes pas au point de le considérer comme approprié remplacement complet des humains à ce stade. "

Autosub6000

L'étude a vu l'un des AUV nationaux du Royaume-Uni, appelé Autosub6000, collecter plus de 150000 images en une seule plongée à environ 1200 m sous la surface de l'océan sur le côté nord-est de Rockall Bank, dans l'Atlantique du Nord-Est. Les chercheurs ont ensuite analysé 1 200 de ces images contenant manuellement 40 000 individus de 110 types d'animaux différents.

Ils ont ensuite utilisé Tensorflow de Google, une bibliothèque en libre accès, pour enseigner à un réseau neuronal convolutif (CNN) pré-entraîné à identifier les espèces trouvées dans les images AUV. Ils ont trouvé que la méthode avait un taux de précision de 80% alors que les humains fonctionnent dans une plage de 50 à 95%.

<< La majeure partie de notre planète est en haute mer, une vaste zone dans laquelle nous avons des lacunes tout aussi importantes en matière de connaissances. Compte tenu des pressions croissantes sur l'environnement marin, y compris le changement climatique, il est impératif que nous comprenions nos océans ainsi que les habitats et les espèces qui s'y trouvent. En à l'ère des véhicules robotiques et autonomes, des mégadonnées et de la recherche ouverte à l'échelle mondiale, le développement d'outils d'intelligence artificielle susceptibles d'aider à accélérer notre acquisition de connaissances est une avancée passionnante et indispensable », a déclaré le Dr Kerry Howell, professeur agrégé en écologie marine et chercheur principal pour le projet Deep Links.

La nouvelle étude est publiée dansSérie de progrès sur l'écologie marine


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