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L’IA alimentée par GPU aide les chercheurs à identifier les oiseaux individuellement

N’importe qui peut distinguer un aigle d’une autruche. Il faut un ornithologue expérimenté pour distinguer un moineau écailleur d’un moineau domestique d’un moineau d’Amérique.

Maintenant, les chercheurs utilisent l’IA pour faire passer cela au niveau suivant – identifier les oiseaux individuellement.

André Ferreira, un Ph.D. étudiant au Centre français d’écologie fonctionnelle et évolutive, a exploité une NVIDIA GeForce RTX 2070 pour former une puissante IA qui identifie les oiseaux individuels au sein de la même espèce.

C’est le dernier exemple de la façon dont l’apprentissage en profondeur est devenu un outil puissant pour les biologistes de la faune qui étudient un large éventail d’animaux.

Les biologistes marins de l’Organisation nationale de recherche océanique et atmosphérique des États-Unis utilisent l’apprentissage en profondeur pour identifier et suivre la baleine noire de l’Atlantique Nord en voie de disparition. Le zoologiste Dan Rubenstein utilise l’apprentissage profond pour distinguer les individus des troupeaux de zèbres de Grévy.

Le tisserand sociable n’est pas en danger. Mais comprendre le rôle d’un individu dans un groupe est essentiel pour comprendre comment les oiseaux, originaires d’Afrique australe, travaillent ensemble pour construire leurs nids.

Le problème: il est difficile de distinguer les petits oiseaux de couleur rouille, surtout lorsqu’ils tentent de capturer leurs activités dans la nature.

Dans un article publié la semaine dernière, Ferreira a détaillé comment lui et une équipe de chercheurs ont formé un réseau neuronal convolutif pour identifier les oiseaux individuels.

Ferreira a construit son modèle en utilisant Keras, une bibliothèque de réseaux neuronaux open-source populaire, fonctionnant sur un GPU GeForce RTX 2070.

Il s’est ensuite associé à des chercheurs de l’Institut allemand Max Planck du comportement animal. Ensemble, ils ont adapté le modèle pour identifier les mésanges sauvages et les pinsons zèbres en captivité, deux autres espèces d’oiseaux largement étudiées.

Pour former leurs modèles – une étape cruciale vers la construction de toute IA moderne basée sur l’apprentissage en profondeur – les chercheurs ont fabriqué des alimentateurs équipés de caméras.

Les chercheurs ont équipé les oiseaux d’étiquettes électroniques, ce qui a déclenché des capteurs dans les mangeoires alertant les chercheurs de l’identité de l’oiseau.

Ces données ont donné au modèle une «vérité terrain» dont il pouvait vérifier l’exactitude.

L’IA de l’équipe a pu identifier des tisserands sociables et des mésanges sauvages plus de 90% du temps. Et il a identifié des pinsons zèbres captifs 87% du temps.

Pour les chercheurs d’oiseaux, les travaux promettent plusieurs avantages clés.

L’utilisation de caméras et d’autres capteurs pour suivre les oiseaux permet aux chercheurs d’étudier le comportement des oiseaux de manière beaucoup moins invasive.

Avec moins besoin de mettre les chercheurs sur le terrain, la technique permet aux chercheurs de suivre le comportement des oiseaux sur des périodes plus longues.

Suivant: Ferreira et ses collègues travaillent à la création d’une IA capable de reconnaître des oiseaux individuels qu’il n’a jamais vus auparavant et de mieux suivre les groupes d’oiseaux.

L’observation des oiseaux n’est peut-être jamais la même.

Crédit image en vedette: Bernard DuPont, certains droits réservés.