Récifs coralliens : Les ordinateurs apprennent des « chansons » pour déterminer la santé
L’évaluation de la santé des récifs coralliens peut être un projet à forte intensité de main-d’œuvre, ce qui fait que de nombreux chercheurs souhaiteraient que les récifs puissent simplement nous dire comment ils se portent.
Et bien, selon une nouvelle étude, ils peuvent nous le dire – si nous les écoutons attentivement.
Les scientifiques affirment que l’intelligence artificielle peut être programmée pour juger de la santé d’un récif corallien simplement en écoutant un enregistrement sonore du milieu marin environnant.
L’idée est qu’en identifiant la « chanson » unique d’un récif en bonne santé, le processus d’aide pourrait être simplifié.
« Notre approche de ce problème a consisté à utiliser l’apprentissage automatique – pour voir si un ordinateur pouvait apprendre le chant du récif », a déclaré Ben Williams, auteur principal de l’étude et étudiant en doctorat à l’Université d’Exeter, dans un communiqué de presse.
« Nos résultats montrent qu’un ordinateur peut capter des motifs indétectables à l’oreille humaine. Il peut nous dire plus rapidement, et plus précisément, comment se porte le récif. »
Selon la nouvelle étude, publiée au début du mois dans la revue Ecological Indicators, l’intelligence artificielle a été précise à 92 % pour identifier la santé des récifs sur la base des enregistrements de ce chant sous-marin.
Bien que les récifs coralliens ne puissent pas chanter, les différents sons émis par les créatures présentes dans et autour des récifs forment une image globale – un paysage sonore – qui peut être analysée.
La surveillance acoustique des récifs n’est pas une idée nouvelle. Des scientifiques ont déjà effectué des enregistrements de l’environnement sonore des récifs et les ont utilisés dans le cadre de leurs recherches. Mais l’utilisation d’enregistrements individuels ne permet pas toujours d’obtenir des informations utiles. C’est pourquoi les chercheurs ont voulu voir si les ordinateurs pouvaient repérer des tendances plus larges que les humains ne pouvaient pas déceler.
Dans cette étude, les scientifiques de l’Université d’Exeter ont entraîné un algorithme informatique à comprendre à quoi ressemble un récif corallien sain et malsain en faisant écouter à l’ordinateur plusieurs enregistrements effectués autour de coraux sains et endommagés.
L’étude a défini les récifs sains comme ayant 90 à 95 pour cent de coraux vivants, tandis que les récifs malsains avaient 0 à 20 pour cent de coraux vivants. Après avoir identifié les candidats, les chercheurs ont utilisé 12 enregistrements de chacun des deux types de récifs, à trois fréquences différentes. Chaque enregistrement durait environ une minute.
Ils ont ensuite testé la capacité de l’algorithme en lui demandant d’écouter d’autres enregistrements et d’évaluer si ces nouveaux enregistrements étaient des coraux sains ou malsains. L’ordinateur a écouté plus de 100 nouveaux enregistrements de trois sites distincts.
La précision de l’algorithme lors de l’examen d’un groupe plus large d’enregistrements était beaucoup plus élevée que les tentatives d’identification individuelle de la santé d’un récif spécifique sur la base d’un seul enregistrement individuel, selon l’étude.
Si cette méthode – appelée surveillance acoustique passive (PAM) – était adoptée à plus grande échelle, elle pourrait fournir un raccourci pour comprendre la santé d’un récif et déterminer ceux qui ont besoin d’aide, selon l’étude.
« Les récifs coralliens sont confrontés à de multiples menaces, y compris le changement climatique, donc la surveillance de leur santé et le succès des projets de conservation sont vitaux », a déclaré Williams.
« Une difficulté majeure est que les relevés visuels et acoustiques des récifs reposent généralement sur des méthodes à forte intensité de main-d’œuvre. Les enquêtes visuelles sont également limitées par le fait que de nombreuses créatures récifales se dissimulent, ou sont actives la nuit, tandis que la complexité des sons récifaux a rendu difficile l’identification de la santé des récifs à partir d’enregistrements individuels. »
Comme les chercheurs ont examiné des enregistrements de récifs à différents stades de restauration, ils ont également pu constater que l’ordinateur était capable de discerner la différence entre le stade de restauration d’un récif.
Les enregistrements ont été effectués dans le cadre du projet de restauration des récifs coralliens de Mars, qui restaure les récifs d’Indonésie qui ont subi de graves dommages.
« C’est un développement vraiment passionnant. Les enregistreurs sonores et l’IA pourraient être utilisés dans le monde entier pour surveiller la santé des récifs et découvrir si les tentatives de protection et de restauration fonctionnent », a déclaré dans le communiqué le Dr Tim Lamont, co-auteur de l’Université de Lancaster.
« Dans de nombreux cas, il est plus facile et moins coûteux de déployer un hydrophone sous-marin sur un récif et de le laisser sur place que d’avoir des plongeurs experts qui visitent le récif à plusieurs reprises pour l’étudier – en particulier dans les endroits éloignés. »