9 d’agost de 2021
Protegeix millor la megafauna marina gràcies a les xarxes socials i la intel·ligència artificial
Dues eines digitals al servei de la biodiversitat
Científics de tres unitats conjuntes de recerca ( MARBEC , ENTROPIE i LIRMM ) acaben de publicar un estudi que utilitza els últims avenços tecnològics per identificar espècies carismàtiques de la megafauna marina de Nova Caledònia: dugongs, tortugues i taurons. Aquest treball, titulat “Exploiting social networks and deep learning to detect rare megafauna from video monitoring” es publica a la revista internacional Conservation Biology. Provenen en part del projecte de recerca Pelàgic finançat per la Fundació per a la Recerca en Biodiversitat ( FRB ) dins del seu Centre de Síntesi i Anàlisi de la Biodiversitat ( Cesab ). Es basen en la col·lecció de vídeos aeris finançats per Monaco Explorations .
L'auge de la intel·ligència artificial
Durant diversos anys, l’aprenentatge profund s’ha desenvolupat en múltiples àrees. Aquesta forma d’intel·ligència artificial aplicada al reconeixement de patrons s’ha convertit en una eina essencial per al seguiment remot automatitzat de les poblacions d’animals mitjançant fotografies, vídeos o fins i tot sons.
El rendiment i la precisió dels algorismes de reconeixement d’espècies depenen de la seva capacitat d’aprenentatge, és a dir, del nombre i varietat d’imatges amb què els investigadors són capaços d’alimentar-los. Per a espècies rares i amenaçades, els programes de monitoratge aeri de vídeo s’estan mostrant molt útils per als censos terrestres, com és el cas dels elefants, i recentment s’han estès al domini marí i la seva megafauna superficial, principalment mamífers.
A sota, un grup de dugongs detectats durant un reconeixement aeri.
Les fotos i els vídeos omplen la base de dades.
El problema del medi marí
Com utilitzar l’aprenentatge profund per a espècies rares en entorns marins com el dugong , o sigils com els taurons, per a les quals hi ha poques imatges disponibles? A Nova Caledònia, la investigació se centra actualment en el dugong, els taurons i les tortugues marines, perquè són objecte de plans d’acció i protecció específics, a la interfície entre política, societat, econòmica o mediambiental.
L’adquisició de quantitats molt grans d’imatges destinades a fer més eficients els algorismes de reconeixement automatitzat és, per tant, un gran repte per a aquestes espècies, per a les quals el seguiment aeri continua limitat fins ara i només proporciona un nombre limitat d’observacions.
Embarca't en un vol de reconeixement!
Recopilació d’imatges de vols aeris sobre les costes de Nova Caledònia que mostren algunes espècies de megafauna. Aquestes imatges estan fetes a bord d’hidroavions. Bon vol!
L'aportació de les xarxes socials
L’originalitat de l’enfocament que es presenta en aquest estudi és demostrar el potencial dels vídeos disponibles a les xarxes socials, a més del seguiment de vídeo aeri, per optimitzar i entrenar models d’aprenentatge profund per detectar megafauna marina.
Les espècies rares o amenaçades de megafauna marina generen abundant activitat del públic en general a les xarxes socials. Aquesta producció espontània d’imatges i vídeos es veu afavorida pel desenvolupament conjunt de l’ecoturisme, dispositius digitals econòmics com càmeres GoPro o drons i Internet d’alta velocitat.
Una base de dades sense precedents
En aquest estudi aplicat al dugong de Nova Caledònia , l’explotació d’aquests recursos va permetre constituir una base de dades sense precedents. De fet, a la xarxa es van recollir més d’un miler d’imatges de sis regions del món que cobreixen l’abast del dugong. Aquestes imatges de les xarxes socials tenen un valor limitat per a la monitorització in situ, a causa de la manca d’informació precisa de geolocalització, però el seu principal interès és contribuir a la creació d’una base de dades enriquida i sòlida per a l’optimització de models d’aprenentatge profund i detecció automatitzada de dugongs.
Un nou mètode eficient i esperança per a la conservació
Aquest mètode va permetre processar el seguiment aeri de dugongs de manera ràpida i precisa. De fet, el 80% dels individus presents a les imatges es detecten automàticament amb èxit. Ofereix una manera nova i eficient de comptar i cartografiar dugongs i altres espècies marines carismàtiques amb l’objectiu de protegir-los millor. En combinar tecnologies digitals i dades massives de les xarxes socials, s’insereix en el marc més ampli d’iEcology: l’estudi dels processos ecològics utilitzant dades en línia generades amb altres finalitats i emmagatzemades digitalment. Aquest estudi obre noves perspectives per al seguiment a gran escala espacial de vasts ecosistemes marins.
