L’intelligence artificielle (IA) peut suivre la santé des récifs coralliens en apprenant le « chant du récif », selon de nouvelles recherches.
Les récifs coralliens ont un paysage sonore complexe – et même les experts doivent effectuer des analyses minutieuses pour mesurer la santé des récifs sur la base d’enregistrements sonores.
Dans la nouvelle étude, les scientifiques de l’Université d’Exeter ont formé un algorithme informatique utilisant plusieurs enregistrements de récifs sains et dégradés, permettant à la machine d’apprendre la différence.
L’ordinateur a ensuite analysé une multitude de nouveaux enregistrements et identifié avec succès la santé des récifs 92% du temps.
L’équipe l’a utilisé pour suivre l’avancement des projets de restauration des récifs.
« Les récifs coralliens sont confrontés à de multiples menaces, dont le changement climatique, il est donc vital de surveiller leur santé et le succès des projets de conservation », a déclaré l’auteur principal Ben 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 relevés visuels sont également limités par le fait que de nombreuses créatures des récifs se cachent ou sont actives la nuit, tandis que la complexité des sons des récifs a rendu difficile l’identification de la santé des récifs à l’aide d’enregistrements individuels.
« Notre approche à ce problème consistait à utiliser l’apprentissage automatique – pour voir si un ordinateur pouvait apprendre le chant du récif.
« Nos découvertes montrent qu’un ordinateur peut détecter des modèles indétectables à l’oreille humaine. Il peut nous dire plus rapidement et plus précisément comment se porte le récif. »
Les poissons et autres créatures vivant sur les récifs coralliens émettent une vaste gamme de sons.
La signification de bon nombre de ces appels reste inconnue, mais la nouvelle méthode d’IA peut faire la distinction entre les sons généraux des récifs sains et malsains.
Les enregistrements utilisés dans l’étude ont été réalisés dans le cadre du projet de restauration des récifs coralliens de Mars, qui restaure des récifs fortement endommagés en Indonésie.
Le co-auteur, le Dr Tim Lamont, de l’Université de Lancaster, a déclaré que la méthode d’IA crée des opportunités majeures pour améliorer la surveillance des récifs coralliens.
« C’est un développement vraiment excitant. Les enregistreurs de son 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 le Dr Lamont.
« Dans de nombreux cas, il est plus facile et moins cher de déployer un hydrophone sous-marin sur un récif et de le laisser là que d’avoir des plongeurs experts visitant le récif à plusieurs reprises pour l’étudier, en particulier dans des endroits éloignés. »
L’article est publié dans la revue Indicateurs écologiques.
Ben Williams et al, Amélioration de l’analyse automatisée des paysages sonores marins à l’aide d’indices écoacoustiques et de l’apprentissage automatique, Indicateurs écologiques (2022). DOI : 10.1016/j.ecolind.2022.108986