Les battements d’ailes aideront à déterminer la biodiversité

Le nombre d’insectes diminue dans le monde entier, avec des conséquences désastreuses pour nos écosystèmes et sans que nous sachions exactement pourquoi. Une nouvelle méthode d’intelligence artificielle a été mise en place par l’Université de Copenhague pour aider à surveiller et à cataloguer la biodiversité des insectes, ce qui a jusqu’à présent été très difficile.

Les insectes sont essentiels en tant que pollinisateurs des plantes, en tant que source de nourriture pour une variété d’animaux et en tant que décomposeurs de la matière morte de la nature. Mais ils ont été en difficulté au cours des dernières décennies. On estime que 40 % des espèces d’insectes sont en déclin et qu’un tiers sont menacées d’extinction.

Par conséquent, il est plus important que jamais de surveiller la biodiversité des insectes, afin de comprendre leur déclin et, espérons-le, de les aider. Jusqu’à présent, cette tâche a été difficile et consomme beaucoup de ressources. Cela est dû en partie au fait que les insectes sont petits et très dynamiques. De plus, les chercheurs scientifiques et les organismes publics doivent installer des pièges, capturer des insectes et les étudier au microscope.

Pour surmonter ces obstacles, des chercheurs de l’Université de Copenhague ont mis au point une méthode qui utilise des données obtenues à partir de Capteur infrarouge Pour identifier et détecter les battements d’ailes d’insectes individuels. La méthode d’IA est basée sur l’apprentissage automatique non supervisé – des algorithmes peuvent regrouper des insectes d’une même espèce sans aucune intervention humaine. Les résultats de cette méthode peuvent fournir des informations sur la diversité des sortes d’insectes Dans un espace naturel sans que personne n’ait à chasser et à compter manuellement les créatures.

« Notre méthode permet de suivre facilement l’évolution des populations d’insectes. Il y a eu une perte importante de biomasse d’insectes ces dernières années. Mais tant que nous ne savons pas exactement pourquoi les insectes diminuent, il est difficile de développer les bonnes solutions. C’est là que notre méthode peut contribuer à des connaissances nouvelles et importantes », selon Ph.D. Étudiant Claes Redhamer du Département des sciences de la Terre et de la gestion des ressources naturelles de l’UCSD School of Science, qui a aidé à développer la méthode.

intelligence artificielle avancée

Les chercheurs ont déjà développé un algorithme qui identifie les ravageurs dans les champs agricoles. Mais au lieu d’identifier les insectes comme nuisibles, les chercheurs ont pu développer cette nouvel algorithme Identifier et compter différents groupes d’insectes dans la nature sur la base des mesures obtenues à partir du capteur.

« Le capteur est un peu comme les caméras de surveillance de la faune utilisées pour surveiller les mouvements des grands animaux dans la nature. Mais au lieu de prendre une photo, le capteur mesure les insectes qui se sont envolés vers la source de lumière. L’algorithme utilise ensuite les impulsions des ailes de l’insecte pour identifiez-les dans différents groupes », explique le professeur agrégé Raghavendra Silvan du Département d’informatique, qui a dirigé le développement de l’intelligence artificielle utilisée dans le capteur.

L’algorithme distingue les insectes par leurs silhouettes lorsque leurs ailes sont repliées, ce n’est qu’alors que les différences physiques deviennent plus apparentes. Il compare ensuite les silhouettes de différents enregistrements d’insectes, plaçant des silhouettes similaires dans le même groupe qui peuvent ensuite être utilisées pour déterminer quel insecte est le plus susceptible d’avoir traversé le faisceau de lumière.

Le prototype sortira au printemps

Lorsque les insectes émergeront en force au printemps, les scientifiques utiliseront le prototype pour sortir dans la nature et collecter des données du monde réel.

Jusqu’à présent, les chercheurs ont testé l’algorithme et l’intelligence artificielle à l’aide d’une grande base de données d’images d’enregistrements d’insectes obtenus dans des conditions contrôlées et de certaines données du monde réel, avec des résultats prometteurs.

« Nous testerons le capteur dans différents paysages, y compris les terres désertiques, les forêts et les zones agricoles, pour voir comment cela fonctionne dans le monde réel. Mais aussi, pour alimenter l’algorithme avec plus de données, afin qu’il puisse devenir plus précis », a déclaré Raghavendra Silvan. .

Selon les chercheurs, leur invention permet de surveiller de nombreuses zones géographiques de manière plus complète qu’auparavant. Dans le même temps, l’invention rend moins gourmande en ressources la surveillance des insectes, qui représentent 80 % de toutes les espèces sauvages.

« Aujourd’hui, il est impossible de fournir le type de surveillance nécessaire pour obtenir un aperçu plus précis des performances de nos insectes. Ce capteur n’a besoin que des humains pour le mettre dans la nature. Une fois sur place, il commence à collecter des données sur populations d’insectesClaes Redhammer conclut.

les faits

• Les insectes sont le groupe d’espèces animales le plus grand et le plus diversifié décrit sur Terre. Ils représentent environ 80% de toutes les espèces animales terrestres de la planète.
• C’est la première fois que cette méthode d’IA, connue sous le nom de Variable Autocoding (VAE), est utilisée pour inventorier la biodiversité des insectes.
• À l’aide d’un signal lumineux provenant d’un capteur infrarouge, l’algorithme est capable de décoder les insectes volant à travers un faisceau lumineux.