La vision par ordinateur peut aider les chercheurs à en apprendre plus sur la faune sauvage.
Comment mieux comprendre la vie des animaux sauvages si ce n’est par une observation des animaux dans leur environnement naturel ? Mais parfois, de simples images suffisent pour mener des études approfondies sur les organismes vivants. Autrement dit, la recherche sur la conservation peut être effectuée à distance en respectant leur espace vital.
Étudier la faune à l’aide de la vision par ordinateur
L’imageomique est un nouveau domaine de recherche qui combine la computer vision et la biologie. Elle consiste plus précisément à utiliser le machine learning pour extraire les données biologiques à partir d’images (photos ou vidéos) d’organismes vivants.
Pionnière dans le domaine, Tanya Berger-Wolf est la directrice du Translational Data Analytics Institute (TDAI) de l’université d’État de l’Ohio. En plus de collecter et d’analyser les photos, son équipe et elle, aidées par Wildbook, exploitent également l’IA générative pour générer de nouvelles données significatives.
L’IA est capable de trouver des détails que les humains ne voient pas. De ce fait, la vision par ordinateur peut aider les chercheurs à mieux comprendre la faune sauvage à partir des images recueillies. Les caractéristiques biologiques des animaux peuvent révéler des informations que les humains peuvent manquer. Par exemple, les chercheurs ont analysé les motifs de léopards pour établir un moyen de repérage des mères et des enfants.
Protéger les animaux en voie d’extinction
Le manque de données est un défi de taille pour les écologistes et les biologistes. D’une part, l’observation sur terrain nécessite beaucoup de ressources (temps et matériels). Selon l’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN), 20 054 espèces menacées se trouvent dans la catégorie « données insuffisantes ».
Maintenant, un simple algorithme permet de compter le nombre d’animaux présents sur une image. Le système peut également fournir des informations comme l’endroit ou le moment où la photo a été prise. Autrement dit, la vision par ordinateur aide à créer une nouvelle base de données sur la faune sauvage en un temps record.
Par ailleurs, l’œil humain n’est pas infaillible pour extraire une information à partir de la vision. En revanche, l’IA peut facilement rechercher des caractéristiques uniques sur les animaux. Le pelage peut par exemple fournir des informations sur les génotypes.
En outre, les motifs ou les traits physiques sont comme des empreintes digitales qui permettent de suivre individuellement les animaux. Ainsi, les chercheurs peuvent se passer des approches invasives comme l’utilisation de colliers GPS. Enfin, d’autres algorithmes utilisent la reconnaissance faciale des animaux dont le niveau de précision est étonnamment élevé.
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