Une équipe de scientifiques de l’EPFL et de l’Alaska Pacific University a développé un programme d’intelligence artificielle appelé PoseSwin, qui peut reconnaître des ours bruns individuels dans la nature malgré les changements significatifs de leur apparence au fil du temps. Cette avancée est cruciale pour la recherche, la gestion et les efforts de conservation, car elle permet aux scientifiques de suivre des animaux individuels et de comprendre leur histoire, leurs mouvements et leurs habitudes. Contrairement à d’autres systèmes de vision par ordinateur qui fonctionnent bien avec des espèces présentant des motifs distincts, PoseSwin est conçu pour identifier des espèces non marquées comme les ours bruns, qui subissent des transformations physiques importantes, telles que la prise de poids et la perte de fourrure, tout au long de l’année.
Le programme d’IA se concentre sur les caractéristiques relativement stables des ours, telles que la forme du museau, l’angle de l’arcade sourcilière et l’emplacement des oreilles, tout en incorporant des informations sur la pose pour analyser les photos sous différents angles. Cette approche, basée sur les transformateurs et l’apprentissage métrique, permet à l’algorithme de reconnaître les ours individuels en projetant les images dans un espace multidimensionnel et en regroupant les photos d’un même ours. PoseSwin a été testé avec succès dans le McNeil River State Game Sanctuary et avec des photos du parc national de Katmai, démontrant ainsi sa capacité à identifier les ours et à suivre leurs déplacements dans différents environnements.
Le développement de PoseSwin a des implications significatives pour la recherche écologique et la conservation. En permettant l’identification et le suivi non invasifs d’ours individuels, le programme aide les scientifiques à comprendre la dynamique des populations et l’utilisation de l’habitat, contribuant ainsi à une meilleure gestion des écosystèmes. La technologie est évolutive et adaptable à d’autres espèces, offrant ainsi des applications potentielles au-delà des ours. La nature open-source de l’algorithme et des données permet à d’autres chercheurs d’utiliser et de modifier le système dans différents contextes, renforçant ainsi son utilité pour la surveillance de la faune et les efforts de conservation à l’échelle mondiale.
Source :
https://actu.epfl.ch/news/ai-enables-a-who-s-who-of-brown-bears-in-alaska/
