Modèles d'IA pour aider à identifier les espèces de plantes envahissantes à travers le Royaume-Uni

Les scientifiques de l'environnement et les chercheurs en intelligence artificielle utilisent l'IA pour lutter contre une espèce envahissante qui se propage à travers le Royaume-Uni. Des chercheurs de le Centre britannique pour l'écologie et l'hydrologie (UKCEH) et Birmingham ont développé un modèle d'IA destiné à sonder des régions comme les bords de route pour la présence de diverses espèces envahissantes, dont la renouée du Japon.

La renouée du Japon est une espèce envahissante qui peut endommager les paysages naturels et les bâtiments du Royaume-Uni, car elle est capable d'endommager les fondations des bâtiments. Elle est souvent considérée comme l’une des espèces végétales envahissantes les plus dommageables et les plus agressives du Royaume-Uni. Se débarrasser de la renouée du Japon s'avère souvent difficile car elle s'avère difficile à trouver et à identifier. Les chercheurs en IA espèrent que les algorithmes d’apprentissage automatique pourront réduire le temps et les ressources nécessaires à l’identification de la renouée du Japon.

Les données de formation ont été collectées pour le modèle grâce à l'utilisation de caméras à grande vitesse placées sur le dessus des véhicules, qui ont collecté des images d'environ 120 miles de végétation au bord de la route. Les écologistes examineront les images et étiqueteront la renouée, et les images verront leur localisation GPS marquée. Les images étiquetées seront ensuite utilisées pour entraîner un modèle de vision par ordinateur afin de reconnaître des échantillons de renouée du Japon. Le même processus sera utilisé pour reconnaître d’autres espèces de plantes envahissantes trouvées au Royaume-Uni, telles que le baume de l’Himalaya et les rhododendrons. Le système sera également utilisé pour détecter les frênes, originaires du Royaume-Uni mais qui risquent d'être décimés par la maladie.

Le modèle d'IA sera testé au cours d'un projet pilote de 10 mois. L'équipe de recherche dit qu'il y a des défis que l'équipe doit surmonter, comme s'assurer que les images capturées par les caméras sont de qualité constante et que lorsqu'il y a plusieurs espèces dans une seule image, toutes les espèces sont correctement identifiées. Si le programme pilote finit par fournir des résultats prometteurs, il pourrait finir par être adapté pour être utilisé dans d'autres pays du monde, aidant ces pays à lutter contre leurs propres problèmes d'espèces envahissantes. En tant qu'écologiste informatique à l'UKCEH, le Dr Tom August, a été cité par The Next Web:

« Les espèces végétales envahissantes ont tendance à se développer dans les couloirs, c'est pourquoi nous nous concentrons sur les enquêtes en bordure de route, un écologiste informatique de l'UKCEH. Si le pilote réussit, cela pourrait être étendu à d'autres pays, ou pour d'autres espèces de plantes, d'arbres ou même d'insectes et d'animaux.

Selon August, les modèles d'IA ouvrent de nombreuses possibilités pour en savoir plus sur le monde naturel et concevoir des solutions efficaces et rentables pour les espèces envahissantes. UKCEH collabore avec Keen AI, une société d'IA basée à Birmingham. Le fondateur de Keen AI, Amjad Karim, a été cité par Science Focus comme ayant déclaré que l'utilisation de modèles d'IA pour analyser des images et détecter des espèces envahissantes peut aider à réduire les coûts et à assurer la sécurité des propriétaires fonciers, des agences routières et des décideurs. La principale méthode de collecte d'images en bordure de route nécessite actuellement des géomètres, et cette route est temporairement fermée pendant qu'ils terminent leur travail.

Le nouveau projet conçu par UKCEH et Keen AI n'est que le dernier d'une tendance croissante qui voit l'application de l'IA pour lutter contre les espèces envahissantes. À la fin de l'année dernière, des chercheurs en intelligence artificielle de Microsoft et du CSIRO ont uni leurs forces concevoir un modèle d'IA qui peut être une espèce envahissante appelée para herbe, présente dans tout le parc national de Kakadu en Australie. L'herbe para est une mauvaise herbe à croissance rapide qui peut se propager rapidement, déplaçant rapidement de nombreuses plantes indigènes dans une région. Les chercheurs ont utilisé des images collectées par des drones, et une fois que le modèle a été formé sur les images étiquetées, il a pu identifier avec succès l'herbe para, permettant aux chercheurs de l'enlever des zones humides vulnérables. Cela a eu pour effet de permettre à des milliers d'oies pie de revenir dans la région. Une autre équipe de chercheurs de la New University of Alberta a utilisé des modèles d'apprentissage automatique pour concevoir des stratégies de confinement et d'atténuation pour diverses espèces envahissantes au Canada.