Les drones côtiers utilisent l’intelligence artificielle pour nous éviter de nous inquiéter des menaces liées aux requins

Sur les côtes australiennes, on peut souvent voir des drones survoler, filer droit vers l'eau turquoise étincelante. "Une célébrité d'Internet doit encore tourner ici", nous plaignons-nous dans notre cœur. Mais si vous regardez attentivement cet avion, vous trouverez un panneau peint dessus, qui indique « Keep Clear » en lettres jaune vif et rouge. Par conséquent, cela ne devrait pas être publié par la chaîne TikTok.

Oui, ce n'est pas un jouet pour les célébrités d'Internet, mais un sauveur pour les passionnés de surf. Les drones sont chargés de traquer les requins sur la plage pour empêcher ces dangereuses créatures de s'approcher trop près des nageurs. Le gouvernement de Nouvelle-Galles du Sud est prêt à investir massivement (plus de 85 millions de dollars) dans les prochaines années pour réduire la menace représentée par les requins et permettre aux humains de mieux cohabiter avec ces prédateurs. Bien sûr, les traditionnelles patrouilles de grues et les filets à requins existent toujours, mais une enquête de 2020 a révélé que la solution de gestion des requins préférée du public reste ce type de suivi par drone.

Cette initiative n'est pas nouvelle. Le gouvernement de l'État utilise des drones pour chasser les requins depuis 2016, travaillant en partenariat avec Surf Life Saving NSW depuis 2018. Le drone vole à une altitude de plus de 60 mètres et est piloté par un pilote de sauvetage en surf formé. La vidéo en temps réel prise en passant au-dessus de l'océan encore et encore n'a pas pour but d'enregistrer les belles vagues, mais de rechercher les requins circulant sous la surface de l'eau. Les opérateurs sont bien sûr formés pour différencier la morphologie des requins (les grands requins blancs et les requins tigres sont clairement différents par exemple) des autres animaux (phoques ou gros poissons), mais si les conditions météorologiques sont mauvaises, le jugement visuel peut être assez difficile. Une fois que le vent souffle, qu'une forte lumière frappe un endroit précis, que l'eau est trop trouble ou trop sombre, ou que vous survolez une zone riche en algues, la photo deviendra encore plus difficile à distinguer.

Des photos prises le 10 décembre 2017 montrent un drone de surveillance des requins survolant la plage de Bilgola, au nord de Sydney, avec un dispositif de flottaison de sécurité sous le fuselage. Des drones de détection de requins de haute technologie ont patrouillé des dizaines de plages australiennes l'été dernier, identifiant rapidement les prédateurs sous-marins et fournissant des équipements de sécurité aux nageurs et aux surfeurs plus rapidement que les sauveteurs.

La proportion de pilotes de drones émettant des jugements corrects est d'environ 60% - ce qui est significatif, mais cela semble peu fiable. C'est pourquoi une équipe de scientifiques a décidé d'étudier si l'IA pouvait faire un meilleur travail. Le Dr Cormac Purcell a reçu un financement du Département des industries primaires de Nouvelle-Galles du Sud pour mener la recherche à l'Université Macquarie, aux côtés du Dr Paul Butcher de l'Université Southern Cross et de l'Université Deakin. L'équipe a entrepris de construire le détecteur d'IA de requin « le plus puissant » et l'a immédiatement déployé pour des tests dans les eaux australiennes. Oui, la plupart des technologies d’IA fonctionnent bien en laboratoire, mais elles doivent relever de nombreux défis lorsqu’elles sont appliquées dans la vie réelle. C'est pourquoi Purcell et le Dr Butcher souhaitent tester leurs détecteurs dans la nature. Ils ont écrit dans le rapport : « Auparavant, les premières performances des systèmes d'identification des requins améliorés par l'IA se sont révélées importantes, ces systèmes signalant une précision de détection de plus de 90 %. Les scénarios mondiaux ont toujours été difficiles. Essentiellement, le logiciel basé sur l'IA dans le système d'apprentissage automatique doit être régulièrement mis à jour pour continuer à être efficace. Les informations sont transmises au logiciel d'IA afin qu'il « apprenne » en permanence. une application mobile pour les sauveteurs de surf. Les auteurs expliquent : « À l'aide de ce nouvel ensemble de données, nous avons formé un modèle d'apprentissage automatique capable d'identifier dix espèces de vie marine, y compris différents types de requins dangereux, tels que les grands requins blancs et les requins baleines. Nous avons ensuite intégré le modèle dans un nouveau mobile. application qui marque les requins capturés dans les images de drones et leurs espèces correspondantes en temps réel. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec le gouvernement de la Nouvelle-Galles du Sud et Surf Life saving NSW pour tester cela sur cinq plages au cours de l'été 2020. Comment fonctionne l'application ? "Notre détecteur de requins IA fonctionne bien. Dans des conditions réelles, il peut identifier les requins dangereux image par image avec un taux de réussite de 80 %. Nous avons également délibérément creusé des trous en utilisant des images de différentes périodes de l'année ou sous différentes conditions météorologiques. "À l'heure actuelle, cette application présente encore certaines limites, telles que la difficulté d'identifier différentes espèces de requins ayant des contours similaires, et il est facile de manquer des créatures plus petites. Mais l'équipe est convaincue que l'IA "est désormais suffisamment mature pour être déployée sur les plages australiennes et assumer la tâche de détection des requins. Mais contrairement aux logiciels conventionnels, cette solution doit être régulièrement surveillée et mise à jour pour maintenir une détection très fiable des requins dangereux". Capacité. ”

C'est l'été en Australie, et les drones sont une fois de plus sortis pour scruter la mer et contribuer à la protection des touristes en bord de mer. Les auteurs ont conclu : « L’IA peut améliorer la fiabilité de la surveillance de ces drones et pourrait même être développée à l’avenir pour devenir des outils stables et fiables de détection et de réponse aux requins. »

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