Explore l'utilisation par la Kashmir World Foundation de l'IA et de YOLOv5 pour la conservation de la faune et la lutte contre le braconnage.
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La Kashmir World Foundation (KWF) a été fondée à Great Falls, en Virginie, en 2008, avec pour mission de mettre en œuvre les dernières technologies dans la lutte pour la conservation et la protection de la faune et de la flore à l'échelle mondiale. La KWF construit et exploite des systèmes autonomes sans pilote qui soutiennent ses efforts de conservation et de lutte contre le braconnage. En 2013, le KWF a commencé à adopter l'intelligence artificielle dans ses opérations.
Selon le WWF, la perte d'habitat représente le plus grand danger existentiel pour 85 % de toutes les espèces figurant sur la "Liste rouge", qui classe les espèces comme étant en voie de disparition ou menacées. Dans le même temps, la demande d'animaux sauvages braconnés pour la fabrication de médicaments traditionnels, de mets délicats ou d'animaux de compagnie exotiques menace et aurait augmenté. Ensemble, la perte d'habitat et le braconnage menacent la biodiversité mondiale et ont des effets désastreux sur les communautés locales et l'environnement.
Évoquant une forte collaboration interne, la fondatrice et directrice générale, Aliyah Pandolfi, explique que "des étudiants, des universitaires, des ingénieurs et des scientifiques du monde entier sont prêts à offrir leur temps et leur expertise." Le KWF est géré à 100 % par des bénévoles du monde entier. Grâce à leur travail, le KWF a fait de grands progrès dans la protection d'espèces menacées et de nombreuses espèces en voie de disparition, comme les chats des sables au Qatar, les tortues de mer au Costa Rica et les léopards des neiges dans l'Himalaya.
"Nous faisons tous cela parce que nous aimons les animaux, mais surtout nous voulons utiliser nos compétences pour faire le bien dans le monde et apporter un changement positif pour ces espèces qui ne pourraient pas survivre autrement."
Aliyah Pandolfi
Fondatrice et directrice exécutive, Kashmir World Foundation
Dans de nombreux cas, il est extrêmement difficile pour les défenseurs de l'environnement d'accéder aux lieux où se produit le braconnage. Le KWF doit faire face à quatre obstacles majeurs dans ses efforts de conservation dans les coins reculés du monde :
Dans le passé, les défenseurs de l'environnement ont placé des appareils d'enregistrement vidéo sur le terrain afin que les séquences soient visionnées plus tard. Avec des centaines et des milliers d'heures d'images, ce processus repose sur le spectateur pour détecter et identifier méticuleusement les espèces animales et les braconniers. En raison des contraintes de temps et des erreurs humaines, cette approche s'est avérée désavantageuse pour les défenseurs de l'environnement. Les bénévoles du KWF savaient qu'ils devaient être mieux équipés pour prendre position contre les braconniers et la chasse illégale.
La progression inévitable de la technologie agit comme une épée à double tranchant. À mesure qu'elle devient de meilleure qualité et plus accessible, les défenseurs de l'environnement comme les mauvais acteurs peuvent mettre la main sur les technologies les plus récentes. Pour rester compétitifs, les défenseurs de l'environnement doivent être prêts à exploiter le pouvoir de la technologie la plus récente à leur avantage.
Pandolfi avait besoin d'une solution agressive sur le terrain qui fournisse au KWF des informations en temps réel. Elle avait besoin d'une solution qui élimine l'erreur humaine et qui s'attaque aux quatre principaux obstacles, car elle savait que même une question de secondes peut faire la différence dans une mission de lutte contre le braconnage, ce qui signifie que les informations en temps réel peuvent jouer un rôle direct dans la prévention de l'abattage d'un animal.
La créativité aidant, Pandolfi s'est penchée sur la technologie et les ressources nécessaires au projet. Bien qu'une grande partie de la technologie dont elle a besoin soit disponible aujourd'hui, Pandolfi anticipe la sortie de matériel et de logiciels qui devraient être disponibles dans un avenir proche. Elle dirige son équipe au KWF pour développer des approches utilisant les drones, l'intelligence artificielle et les capacités GPS.
"Au début de ce projet, il y avait beaucoup de doutes de la part de la communauté. On m'a dit que c'était fou, que c'était impossible, que vous ne pouviez pas le faire et que la technologie n'existait pas, mais je me disais qu'à long terme, l'informatique et les capacités des drones devaient évoluer et fusionner pour ce projet."
En plaçant une variété de caméras et de capteurs dans les endroits à risque, le KWF reçoit des données des sites du monde entier, leur fournissant des informations exploitables pour prendre des décisions en une fraction de seconde.
"Imagine qu'il y ait des braconniers à un endroit donné", explique Pandolfi, "nous voulons pouvoir les suivre et alerter les gardes forestiers de leur position afin qu'ils puissent intercepter les braconniers et les arrêter avant qu'ils ne tuent des animaux."
Exigeant la détection d'objets en temps réel, le KWF avait besoin que les résultats de leur modèle soient très précis et fiables. Pour évaluer ses options, le chef de l'équipe d'I.A. du KWF de Pandolfi, Daan Eeltink, étudiant aux Pays-Bas, a comparé les performances de YOLOv4 et de l'I.A. du KWF de Pandolfi. YOLOv5. Avec YOLOv5, plusieurs points de différenciation ont conduit l'équipe du KWF à le choisir pour ses projets :
Le KWF s'appuie sur une équipe de bénévoles, d'ingénieurs et de stagiaires du monde entier pour mettre au point la technologie nécessaire à ses efforts de conservation. La plupart des stagiaires sont des lycéens, dont certains n'ont que peu ou pas d'expérience en matière de... YOLOv5. Pandolfi a constaté que même ceux qui avaient le moins d'expérience étaient capables de mettre en place YOLOv5 en moins de trois semaines.
En outre, l'intégration avec une plateforme de suivi des expériences a permis d'affiner facilement les modèles et les ensembles de données, ce qui a permis au KWF de maximiser les performances de ses modèles YOLOv5 sur le terrain.
" Le siteYOLOv5 était précis et nous a permis de sauver les animaux avant qu'ils ne soient tués, ce qui était notre but ultime. "
Sans YOLOv5, Mme Pandolfi affirme que son équipe au KWF serait frustrée. Avant de mettre en œuvre la détection d'objets, les projets de conservation ne disposaient pas d'une quantité optimale de données.
Début 2023, le KWF transférera son travail sur ... Ultralytics YOLOv8Le KWF transfèrera son travail vers le système d'intelligence artificielle YOLO , la dernière version de la famille d'architectures d'intelligence artificielle de vision .
Pour l'instant, le KWF déploie YOLOv5 pour la détection d'objets sur des capteurs sur le terrain. Ces appareils envoient des données aux biologistes qui sont ensuite en mesure d'analyser les informations et de créer des perspectives exploitables. Au cours de l'année à venir, le KWF a pour objectif de former YOLOv5 sur des ensembles de données contenant des images de drones, pour ensuite déployer ces drones sur le terrain.
Il existe sept espèces différentes de tortues de mer dans le monde et chacune d'entre elles est considérée comme menacée. Lorsqu'elles pondent, les tortues de mer femelles viennent sur les plages et creusent des nids dans le sable où elles déposent ensuite leurs œufs. Ce processus peut prendre plusieurs heures, mais une fois terminé, les tortues de mer femelles retournent dans l'eau, laissant leurs œufs incuber dans le sable pendant 55 à 65 jours. Lorsque les mères partent pour de bon, les œufs n'ont que peu de moyens de défense contre les braconniers, les prédateurs et les éléments naturels.
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Dans le passé, l'approche des défenseurs de l'environnement pour suivre les tortues de mer consistait à marquer tous les endroits d'une plage où se trouvaient des nids. Si les menaces dans ces zones sont élevées, les défenseurs de l'environnement déplacent les nids dans un endroit plus sûr en attendant, et relâchent les tortues dans l'océan une fois qu'elles ont éclos.
Ce processus peut impliquer de marcher manuellement sur des plages de 30 miles ou plus et de marquer les nids. Il s'est avéré difficile de fournir une quantité suffisante de main-d'œuvre pour mener à bien ce processus chaque jour, en particulier pendant les fermetures de COVID-19.
En outre, le marquage des nids de tortues de mer s'est parfois révélé contre-productif. Non seulement les braconniers pouvaient rechercher les nids marqués, mais les cochons pouvaient aussi apprendre que les marques signifiaient qu'il y avait des nids de tortues de mer à proximité, ce qui les incitait à manger les œufs.
Le KWF a vu une opportunité d'améliorer ce processus en réduisant le facteur humain et en remplaçant les marqueurs facilement identifiables. En mettant en place des systèmes aériens autonomes utilisant YOLOv5 pour détecter, localiser et caractériser les nids de tortues de mer, les biologistes pourraient recevoir des informations en temps réel sur les nids de tortues de mer, y compris leurs traces et leur emplacement géographique, remplaçant ainsi la nécessité pour les biologistes de marcher manuellement sur les plages et de marquer les nids.
L'épaisse fourrure blanche des léopards des neiges, parsemée de rosettes tachetées foncées, leur permet de se camoufler parfaitement dans le paysage himalayen. À l'état sauvage, ce sont des prédateurs de premier ordre qui n'ont pas de prédateurs naturels. Cependant, en raison de la demande extrêmement élevée de leur fourrure et d'autres parties de leur corps pour la mode et la médecine traditionnelle, ainsi que de la perte et de la fragmentation de leur habitat, on estime qu'il ne reste plus que 4 000 à 6 500 léopards des neiges à l'état sauvage.
Les efforts de conservation des léopards des neiges se sont avérés extrêmement difficiles en raison des facteurs qui contribuent à l'environnement difficile dans lequel ils se trouvent :
De plus, il est extrêmement rare d'apercevoir des léopards des neiges dans la nature. C'est pourquoi le KWF développe une approche automatisée pour protéger ces grands félins, en utilisant la technologie des drones pour les suivre et les protéger. À l'heure actuelle, la technologie des drones est encore en cours de développement afin que les machines puissent fonctionner dans les conditions nécessaires pour suivre les léopards des neiges, c'est-à-dire à une altitude comprise entre 20 000 et 22 000 pieds.
Une fois que la technologie sera disponible, la KWF a l'intention d'utiliser YOLOv5 dans les capteurs et sur les drones, qui seront ensuite déployés dans l'Himalaya. À des fins de suivi, ces capteurs et ces drones seront capables de détecter les empreintes de pattes dans la neige, qui s'envolent généralement rapidement avec le vent. Ces informations en temps réel seront ensuite relayées aux biologistes et aux défenseurs de l'environnement.
Visite le site de la Fondation mondiale du Cachemire site web et découvre comment tu peux aider faire une différence dans leurs efforts de conservation dans le monde entier.
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