Les entreprises de sciences de données utilisent l’IA pour protéger l’environnement et lutter contre le changement climatique

Alors que les nations de la Terre tentent d’inventer et de mettre en œuvre des solutions pour faire face à la menace croissante du changement climatique, à peu près toutes les options sont sur la table. Investir dans les sources d’énergie renouvelables et réduire les émissions à l’échelle mondiale sont les stratégies dominantes, mais l’utilisation de l’intelligence artificielle peut aider à réduire les dégâts causés par le changement climatique. Selon un rapport de Live Mint, les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent aider les conservationistes à limiter la déforestation, à protéger les espèces vulnérables d’animaux du changement climatique, à lutter contre la chasse illégale et à surveiller la pollution de l’air.

L’entreprise de sciences de données Gramener a utilisé l’apprentissage automatique pour aider à estimer le nombre de colonies de manchots en Antarctique en analysant les images prises par des pièges photographiques. La taille des colonies de manchots en Antarctique a diminué de manière spectaculaire au cours de la dernière décennie, touchée par le changement climatique. Pour aider les groupes de conservation et les scientifiques à analyser les données d’images de manchots antarctiques, Gramener a utilisé des réseaux de neurones convolutifs pour nettoyer les données, et une fois les données nettoyées, elles ont été déployées via la machine virtuelle de sciences de données de Microsoft. Le modèle développé par Gramener utilise la densité de manchots dans les images capturées pour estimer les populations de manchots de manière plus rapide et plus fiable. Gramener a également utilisé des techniques similaires pour estimer les populations de saumons dans diverses rivières.

Selon LiveMint, il existe d’autres projets de conservation d’animaux qui utilisent l’IA, tels que le projet Elephant Listening conçu par Conservation Metrics. Les populations d’éléphants en Afrique souffrent en raison de la chasse illégale. Le projet utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les vocalisations des éléphants, les distinguant des sons émis par d’autres animaux. En formant des modèles d’apprentissage automatique pour reconnaître des modèles de sons uniques, puis en utilisant des données de capteurs répartis dans l’habitat des éléphants, les chercheurs peuvent développer un système qui les alerte de potentielles activités de chasse ou de déforestation. Ils peuvent avoir un système qui écoute les véhicules, les sons ou les armes à feu, et si ces sons sont détectés, des alertes peuvent être envoyées aux autorités.

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour prédire les dégâts causés par des événements météorologiques graves tels que les tempêtes et les cyclones tropicaux. Par exemple, IBM a produit un nouveau modèle de prévision atmosphérique à haute résolution destiné à suivre les événements météorologiques potentiellement destructeurs.

Jaspreet Bindra, auteur de The Tech Whisperer et expert en transformations numériques a expliqué à LiveMint que l’apprentissage automatique est nécessaire pour suivre les changements causés par le changement climatique. Bindra a expliqué:

« Le réchauffement climatique a changé la façon dont la modélisation du climat est effectuée. Utiliser l’IA/ML est très important car cela fera accélérer les choses. Tout cela nécessitera beaucoup de puissance de calcul et, à l’avenir, les ordinateurs quantiques pourraient jouer un rôle important. »

Blue Sky Analytics, basé à Gurugram, en Inde, est un autre exemple d’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour protéger l’environnement. Une application développée par Blue Sky Analytics est utilisée pour surveiller les émissions industrielles et la qualité de l’air en général. Les données sont collectées et analysées à partir de données satellitaires et de capteurs au niveau du sol.

Cela nécessite une quantité considérable de puissance de calcul pour analyser et comprendre les effets environnementaux de problèmes tels que le changement climatique, la chasse illégale, la pollution. L’UC Berkeley tente d’accélérer la recherche en crowdsourçant le calcul des données environnementales à l’aide de smartphones et d’ordinateurs. Le projet de crowdsourcing s’appelle BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Ceux qui souhaitent aider à l’analyse de données environnementales crowdsourcées n’ont qu’à installer le logiciel BOINC sur un appareil choisi, et lorsque cet appareil n’est pas utilisé, les ressources CPU et GPU disponibles seront utilisées pour effectuer des calculs.