C’est ainsi qu’ils cherchent à éliminer la pollution des océans avec l’aide de l’IA

Un nouveau détecteur basé sur l’intelligence artificielle (IA) est capable d’estimer la probabilité que des plastiques flottants existent dans les images satellite des océans.

Cela pourrait aider à éliminer systématiquement les déchets plastiques des océans à bord des navires. La recherche, menée par l’Université de Wageningen et des chercheurs de l’EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne), a récemment été publiée dans iScience.

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Les accumulations de débris marins sont visibles sur les images satellite Sentinel-2 disponibles gratuitement, qui capturent les zones côtières tous les 2 à 5 jours dans le monde entier dans les masses terrestres et les zones côtières. Étant donné que cela représente des téraoctets de données, elles doivent être automatiquement analysées via des modèles d’intelligence artificielle tels que les réseaux de neurones profonds.

Marc Ruswurm, professeur adjoint à l’Université de Wageningen, déclare dans un communiqué : « Ces modèles s’inspirent d’exemples fournis par des océanographes et des spécialistes de la télédétection, qui ont identifié visuellement plusieurs milliers de cas de débris marins dans des images satellite dans des endroits du monde entier. « De cette façon, ils ont entraîné le modèle à reconnaître les déchets plastiques. »

Les chercheurs ont développé un détecteur de débris marins basé sur l’intelligence artificielle qui estime la probabilité que des débris marins soient présents pour chaque pixel des images satellite Sentinel-2. Le détecteur est formé selon les principes d’IA centrés sur les données qui visent à tirer le meilleur parti des données de formation limitées disponibles pour ce problème.

Un exemple est la conception d’un algorithme de vision par ordinateur qui ajuste précisément les annotations manuelles des experts aux débris visibles dans les images. Grâce à cet outil, les océanographes et les experts en télédétection peuvent fournir davantage d’exemples de données d’entraînement en étant moins précis en cliquant manuellement sur les contours.

Dans l’ensemble, cette méthode de formation combinée à l’algorithme de raffinement apprend au modèle de détection d’IA approfondie à mieux prédire les débris marins que les approches précédentes.

Ruswurm déclare : « Le détecteur reste précis même dans des conditions plus difficiles ; par exemple, lorsque la couverture nuageuse et la brume atmosphérique rendent difficile l’identification précise des débris marins par les modèles existants.

La détection des plastiques dans les débris marins dans des conditions atmosphériques difficiles avec des nuages ​​et du brouillard est particulièrement importante, car les plastiques sont souvent rejetés dans les eaux libres après les pluies et les inondations.

En plus d’une prévision plus précise des accumulations de débris marins, le modèle de détection détectera également les débris dans les images PlanetScope accessibles quotidiennement.

« La combinaison de Sentinel-2 hebdomadaire avec les acquisitions quotidiennes de PlanetScope peut combler l’écart vers une surveillance quotidienne continue », a expliqué Ruswurm.

« De plus, PlanetScope et Sentinel-2 capturent parfois la même parcelle de débris marins le même jour, à quelques minutes d’intervalle. Cette double vue du même objet à deux endroits révèle la direction de la dérive due au vent et aux courants océaniques dans l’eau. « Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer les modèles d’estimation de la dérive des débris marins. »

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