Logiciel de reconnaissance de pingouin

Des scientifiques qui étudient une colonie de manchots rares sur une île isolée d'Afrique du Sud utilisent un logiciel sophistiqué de reconnaissance d'objets pour identifier et suivre des animaux individuels, une approche qui, selon eux, pourrait transformer le travail de conservation sur le terrain.

Repérez le pingouin : Des chercheurs de l'Université de Bristol utilisent un logiciel de reconnaissance d'objets pour surveiller une colonie de manchots rares sur Robben Island, en Afrique du Sud. Une case verte indique que le logiciel voit un pingouin ; une case jaune signifie que le logiciel a identifié un animal particulier en fonction de son motif unique de taches sur la poitrine.

Le logiciel impliqué, développé à l'origine pour reconnaître les visages humains individuels, s'est développé rapidement ces dernières années. Mais jusqu'à présent, le soi-disant Projet de reconnaissance des pingouins , exécuté par Université de Bristol , en Angleterre, est la première tentative à grande échelle d'utiliser cette technologie pour cataloguer et surveiller une population entière d'animaux sur le terrain.

Robben Island abrite environ 20 000 pingouins africains , une espèce menacée qui a décliné de 90 pour cent au cours du siècle dernier. Les scientifiques de Bristol ont installé plusieurs caméras le long des chemins très fréquentés par les pingouins. Le logiciel capte les motifs de plumes noires et blanches ressemblant à des empreintes digitales des pingouins et utilise ces motifs pour identifier les animaux individuels. En suivant les manchots individuels dans le temps, les scientifiques peuvent savoir combien de temps ils vivent, à quelle fréquence ils se reproduisent et à quelles périodes de l'année ils sont les plus vulnérables.

Il y a beaucoup de gens qui travaillent sur la vision par ordinateur pour essayer d'identifier des objets dans des images, explique Peter Barham, physicien et l'un des chercheurs en chef du projet. Personne n'a appliqué cette technologie à la recherche d'animaux. Il ajoute que l'approche peut potentiellement être utilisée pour suivre tout animal qui a des motifs visuels individuellement distincts. De nombreux animaux, des baleines à bosse aux girafes, ont des motifs de coloration individuellement distincts.

Les techniques conventionnelles de surveillance des populations animales sont généralement très coûteuses et difficiles, et infligent un stress aux animaux. La plupart des études de biologie des populations sont réalisées en capturant des animaux et en les marquant, ou en suivant et en photographiant des individus afin qu'ils puissent être catalogués à la main dans des bases de données visuelles.

Le projet Penguin fait la même chose sans ces inconvénients et obtient également de meilleures données. Nous pouvons calculer les taux de survie mensuels des manchots. Pas annuel-mensuel, dit Barham. Vous obtenez une quantité effrayante de données. En ce moment, les scientifiques de Bristol installent un système qui surveillera en permanence toute l'île, suite au succès des prototypes testés au cours des quatre dernières années.

Cette semaine, les scientifiques du projet présentent leurs recherches au Société royale britannique l'exposition scientifique annuelle d'été à Londres.

Le logiciel de reconnaissance des pingouins utilise un algorithme d'apprentissage qui s'améliore au fur et à mesure qu'il rencontre des données. À l'aide d'une vaste collection de photographies de pingouins, l'informaticien de l'Université de Bristol, Tilo Burghardt, a appris au logiciel à identifier un objet en forme de pingouin par son contour de poitrine et sa rayure, une bande noire avec une forme caractéristique. Les manchots individuels sont reconnus par les motifs uniques de taches sur leur poitrine, chacun étant décrit dans le système par sa distance par rapport à toutes les autres taches. Le détecteur est suffisamment robuste pour identifier correctement les manchots individuels même lorsqu'un ou plusieurs des endroits sont couverts, explique Burghardt.

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Le logiciel de reconnaissance d'objets ajoute des cases vertes lorsqu'un pingouin est reconnu et des cases jaunes lorsqu'un pingouin spécifique est reconnu.
Crédit : Tilo Burghardt

Vous pouvez encoder le motif animal encore plus efficacement que les visages humains, dit-il. Vous n'avez pas besoin d'utiliser beaucoup de descriptions pour faire fonctionner le système.

Le système utilise des composants assez bon marché : des caméras de sécurité ordinaires connectées à des ordinateurs portables, qui communiquent via un réseau local sans fil. Avec une source d'alimentation et une connexion pour diffuser les données vers un serveur central, il fonctionne sur le terrain avec une interférence humaine minimale. En un mois d'observation, dit Barham, le système capturera des données sur la quasi-totalité de la colonie.

Le défi de généraliser cette approche à d'autres espèces, bien sûr, consiste simplement à collecter efficacement les images. Pour les espèces de grande envergure qui ne se déplacent pas le long des chemins bien fréquentés, les caméras passives ne captureront pas suffisamment d'images pour suivre une population entière.

Mais même pour les animaux mobiles qui ne peuvent pas être photographiés passivement, un logiciel de reconnaissance d'objets peut remplacer le travail minutieux de correspondance manuelle des images, un travail qui nécessite une grande expertise et consomme des budgets limités de recherche en conservation. Sophie Grange, biologiste du zèbre à Université d'esprit , en Afrique du Sud, est optimiste quant au potentiel de la technologie, et elle travaille actuellement avec Burghardt et ses collègues pour développer un système similaire pour son travail sur le terrain. Ces études sont essentielles pour améliorer nos connaissances scientifiques sur la démographie animale, ce qui est central si l'on veut gérer et préserver les populations animales, dit-elle.

Burghardt pense que le domaine de la biologie de la conservation est mûr pour l'innovation technologique. Il a fallu beaucoup de temps pour réaliser que vous pouvez utiliser une technologie similaire pour résoudre des problèmes apparemment très différents, dit-il. Nous avons fondamentalement ouvert un nouveau champ de collaboration entre la science et l'ingénierie.

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