Les entreprises de science des 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, pratiquement 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 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 le braconnage et à surveiller la pollution de l’air.

La société de science des données Gramener a utilisé l’apprentissage automatique pour obtenir des estimations du nombre de colonies de manchots à travers l’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. Afin d’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 science des données de Microsoft. Le modèle développé par Gramener utilise la densité de manchots dans les images capturées pour obtenir des estimations de populations de manchots plus rapidement et de manière 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 du braconnage illégal. 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 la possibilité de braconnage ou de déforestation. Ils peuvent avoir un système qui écoute des choses comme 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 violents 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 nocifs.

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 réalisée. L’utilisation de l’IA/ML est très importante car cela fera que les choses se produiront plus rapidement. Tout cela nécessitera beaucoup de puissance de calcul et, à l’avenir, les ordinateurs quantiques pourraient jouer un rôle important. »

Blue Sky Analytics, basée 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 grande quantité de puissance de calcul pour analyser et comprendre les effets environnementaux de problèmes tels que le changement climatique, le braconnage, 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 personnels. Le projet de crowdsourcing s’appelle BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Ceux qui souhaitent aider à l’analyse des données peuvent simplement 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.