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Voici comment Google utilise l’IA pour aider les chercheurs à protéger les animaux sauvages

Grâce à cette IA capable d’analyser 3,6 millions de photos par heure, il sera plus facile pour les chercheurs d’exploiter les images prises par leurs pièges photographiques.

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© Sponchia (via Pixabay)

Google est l’une des entreprises les plus avancées en matière d’IA. Et si la plupart du temps, l’entreprise utilise son savoir-faire afin d’améliorer ses produits et ses services, cela arrive également à la firme de Mountain View d’utiliser ces compétences pour la bonne cause.

Dans un billet de blog publié cette semaine, Google explique comment ses compétences en matière d’IA et son cloud sont utilisés afin d’aider les scientifiques à identifier des animaux sauvages.

Avec sept organisations, dont Conservation International, Google a développé le projet Wildlife Insight qui, d’après les explications de l’entreprise, a déjà permis de cartographier plus de 4,5 millions d’animaux à l’état sauvage.

Une IA capable d’analyser 3,6 millions de photos par heure

Pour étudier les animaux sauvages, les chercheurs utilisent des appareils photo qui sont placés dans la nature et qui se déclenchent automatiquement lorsqu’un mouvement est détecté.

Ces caméras permettent de surveiller la vie sauvage, mais à cause du nombre important de clichés capturés, les scientifiques ont souvent du mal à tous les analyser.

« Les pièges photographiques aident les chercheurs à évaluer la santé des espèces sauvages, en particulier celles qui sont recluses et rares. Dans le monde entier, les biologistes et les gestionnaires des terres placent des caméras à déclenchement par mouvement dans les forêts et les zones sauvages pour surveiller les espèces, prenant des millions de photos par an », explique le blog de Google.

Le problème, c’est que toutes ces photos ne sont pas exploitées comme les scientifiques le souhaiteraient. D’après la firme de Mountain View, un expert (humain) est capable d’analyser 300 à 1000 photos par heure.

Mais avec l’IA de Google, il est maintenant possible de traiter les images capturées par ces caméras plus vite, à un rythme de 3,6 millions de photos par heure. « Pour rendre cela possible, nous avons formé un modèle d’IA pour classer automatiquement les espèces dans une image en utilisant le framework open source TensorFlow », lit-on dans le billet de Google.

En utilisant les informations obtenues grâce à cette IA, les gestionnaires des aires protégées et les services anti-braconnage peuvent mieux évaluer la situation d’une espèce. Et les autorités peuvent utiliser ces informations pour prendre des mesures plus efficaces en matière de conservation.

Sur le site de Wildlife Insight, ceux qui utilisent des pièges photographiques peuvent uploader les photos prises par leurs caméras, puis l’IA de cette plateforme se charge d’identifier les espèces qui ont été photographiées et de faire le tri.

Il est également possible d’explorer les données collectées par les autres caméras sur une carte.

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