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L’IA en Asie du Sud-Est : potentiel vert pour le suivi des déchets plastiques et la prévision des conditions météorologiques extrêmes

L’IA en Asie du Sud-Est : potentiel vert pour le suivi des déchets plastiques et la prévision des conditions météorologiques extrêmes

TOUTES LES OREILLES SUR L’AUDITION DE LA BIODIVERSITÉ

Des radars aux forêts tropicales, l’IA est également utilisée dans les profondeurs de certains des paysages les plus anciens d’Asie du Sud-Est.

Les étudiants Clara Hernblom et Johan Närvä de l’Université suédoise des sciences agricoles mènent des recherches dans les forêts vierges – et également plus dégradées – de Sabah, sur l’île de Bornéo en Malaisie.

Ils visent pour mieux comprendre les niveaux de biodiversité et d’activité de la faune dans différents paysages, y compris les sites de restauration. Les résultats pourraient donner un aperçu de l’efficacité des crédits carbone, grâce auxquels les entreprises peuvent compenser leur empreinte carbone par la restauration ou la préservation des forêts.

Pour comprendre l’écosystème, ils ont placé des dizaines d’enregistreurs audio dans les paysages qu’ils étudient. Sur des périodes de 10 jours, les appareils captent les sons des animaux, oiseaux et reptiles qui y vivent.

Au lieu d’avoir à écouter manuellement des milliers d’heures d’enregistrements et à essayer de déterminer les espèces et les comportements, les étudiants peuvent télécharger leurs enregistrements sur une plateforme basée sur l’IA appelée Arbimon, qui peut fournir une analyse en une fraction du temps.

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« Cela semble vraiment prometteur. Ce projet ne serait pas possible sans cela. Et à l’avenir, nous n’obtiendrons que davantage d’espèces que nous pourrons identifier. » a déclaré M. Närvä.

Il s’agit d’une méthode de plus en plus utilisée dans la région et dans le monde – l’outil en ligne est gratuit pour les scientifiques et les chercheurs.

Arbimon a démarré à l’origine comme un programme basé sur le cloud pour stocker et analyser des enregistrements audio dans une université de Porto Rico. Les premières applications consistaient notamment à aider les gardes du parc à détecter les activités illégales, comme l’utilisation de tronçonneuses dans les forêts de Palawan aux Philippines.

Ses capacités sont désormais beaucoup plus sophistiquées.

La technologie utilise la correspondance de motifs et le regroupement pour découvrir des signatures sonores spécifiques révélatrices des espèces présentes. Il a le potentiel de donner un aperçu de ce qui se passe dans la forêt, en temps quasi réel.

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“Pour un scientifique qui n’a pas accès à la technologie, il faudrait en moyenne 10 à 15 minutes pour traiter un seul enregistrement”, a déclaré M. Bourhan Yassin, PDG de Rainforest Connection, qui dirige Arbimon. L’organisation à but non lucratif se consacre à la protection des écosystèmes menacés.

« Alors réfléchissez-y et multipliez cela par 100 000 enregistrements, ce qui n’est pas beaucoup pour un mémoire ou une thèse. Il faudrait environ quatre mois et demi pour obtenir un très bon ensemble de détections pour une seule espèce.

« Avec un modèle d’IA, vous pouvez le faire en quelques secondes. Littéralement, vous pouvez traiter un million d’enregistrements en quelques secondes », a-t-il déclaré.

M. Yassin a déclaré qu’Arbimon contribue à combler un énorme fossé entre la science, la recherche et la conservation sur le terrain. Il a expliqué que deux à trois millions d’enregistrements sont téléchargés chaque semaine sur la plateforme. Près de deux milliards d’analyses ont été réalisées jusqu’à présent dans environ 6 000 projets dans près de 120 pays différents.

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Malgré le vaste potentiel d’utilisation de l’éco-acoustique, en particulier dans les forêts tropicales denses de Malaisie et d’Indonésie, des limites subsistent quant à son utilisation en Asie du Sud-Est.

M. Yassin a admis que les gouvernements se méfient encore de la collecte de données, en particulier dans les parcs nationaux, et de l’hébergement de ces données en dehors de leur propre pays.

« Les réglementations gouvernementales n’ont pas encore rattrapé leur retard », a-t-il déclaré. «Pour que l’IA soit largement adoptée en Asie du Sud-Est, il faut une décentralisation et accepter le fait que l’IA ne doit pas nécessairement fonctionner entièrement au niveau local et ne peut pas simplement être entièrement contrôlée à l’intérieur du pays.

« Pour ces systèmes, en particulier les systèmes comme Arbimon, qui ne desservent pas un seul pays, ils doivent être mondiaux. »

2024-03-24 01:00:00
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