Des chercheurs utilisent l'IA pour observer les mouvements des espèces de dauphins menacées qui vivent dans le fleuve Amazone.
Les étude a utilisé l'apprentissage automatique (IA) pour suivre les déplacements de deux espèces de dauphins dans une vaste zone submergée qui est inondée chaque année pendant la saison des pluies.
Il s'agissait d'entraîner un réseau neuronal à identifier et à suivre les communications acoustiques uniques des dauphins, à savoir les clics et les sifflements.
Le suivi acoustique est moins perturbant que les méthodes traditionnelles telles que les balises GPS, les bateaux ou les drones aériens. Les chercheurs ont l'intention d'utiliser le système pour surveiller les mouvements des dauphins et développer des efforts de conservation.
"Le son est probablement le seul sens que nous connaissons et que nous partageons tous sur Terre", explique Michel André, coauteur de l'étude à l'université technique de Catalogne à Barcelone, en Espagne.
La recherche se concentre sur deux espèces, le Boto (Inia geoffrensis), également connu sous le nom de dauphin de la rivière rose, et le Tucuxi (Sotalia fluviatilis).
L'équipe a placé des microphones sous-marins à différents endroits de la réserve de Mamirauá, dans la forêt amazonienne brésilienne, afin de capter les sons produits par ces dauphins.
Les deux espèces de dauphins sont actuellement menacées : on estime que la population de Boto diminue de 50% tous les dix ans, et celle de Tucuxi tous les neuf ans.
L'aide de l'IA
Le modèle d'IA a été capable de différencier les sons des dauphins de la cacophonie de l'environnement amazonien.
Les chercheurs ont transmis des enregistrements audio à un réseau neuronal d'apprentissage profond capable de catégoriser les sons en temps réel, "exactement comme nous le faisons avec notre propre cerveau", selon André.
Selon Federico Mosquera-Guerra, chercheur qui étudie les dauphins d'Amazonie à l'université nationale de Colombie à Bogota, il serait "presque impossible" de traiter d'importants volumes de données en temps réel sans l'IA.
Le système d'IA a été entraîné à identifier 3 types de sons : ceux produits par les dauphins, la pluie et les moteurs de bateaux.
Comme les deux espèces de dauphins utilisent fréquemment l'écholocation pour naviguer et les sifflements pour communiquer, l'identification de ces sons a permis aux chercheurs de suivre leurs déplacements.
Étant donné que le Botos et le Tucuxis ont des sifflements distincts, le réseau neuronal peut différencier les espèces. Le modèle pourrait également surveiller les mouvements des bateaux afin d'estimer les interactions possibles entre le trafic maritime et les populations de dauphins.
À l'avenir, l'équipe prévoit d'étendre les capacités du réseau neuronal à la détection d'autres espèces aquatiques.
L'utilité de l'IA dans le domaine de la conservation est bien documentée par les études réalisées cette année. Des chercheurs britanniques utilisent l'IA pour suivre les populations de macareuxet un système alimenté par l'IA soutient les efforts visant à limiter l'invasion du saumon du Pacifique dans les cours d'eau européens.
