Ecology in the age of automation
Référence
Keitt, T. H., & Abelson, E. S, Ecology in the age of automation [en ligne]. Science, 373(6557), 858–859. Disponible sur https://www.science.org/doi/10.1126/science.abi4692, (consulté le 11/03/2024).
Idée générale
La surveillance de la biodiversité constitue un enjeu majeur pour comprendre et préserver les écosystèmes en constante évolution, notamment face aux défis du changement climatique. Les avancées technologiques récentes ouvrent de nouvelles perspectives en permettant une surveillance plus fine et étendue des écosystèmes, grâce à l'automatisation de l'échantillonnage de la biodiversité.
Ces avancées reposent sur trois piliers technologiques : la démocratisation des petits appareils informatiques peu énergivores, les progrès dans les communications sans fil et le développement d'algorithmes de reconnaissance de données automatisés, notamment dans le domaine de l'apprentissage automatique. En automatisant la collecte et l'analyse des données, ces technologies offrent la possibilité d'une surveillance continue et à fine échelle, permettant aux écologistes de mieux appréhender les dynamiques des écosystèmes et d'anticiper leurs évolutions. Cet article explore donc les différentes technologies existantes pour surveiller la biodiversité, leurs applications potentielles et leurs avantages dans le suivi et la préservation des écosystèmes.
Types de données
La collecte automatique des données et l'apprentissage automatique permettraient d'étudier les écosystèmes.
Les données que nous possédons aujourd'hui grâce aux études menées par des écologistes pourraient être complétées par ces collectes en continu et à petite échelle. Les données seraient à propos de la présence, du comportement et d'autres propriétés des organismes individuels.
L'automatisation apporterait des données bien plus grandes en nombres et de meilleure qualité pour les écologistes qui feront des prédictions sur l'évolution des écosystèmes.
Les algorithmes de reconnaissance de données automatisés
Grâce à la découverte des réseaux neuronaux convolutifs, des progrès ont été faits dans les algorithmes de classification audio et vidéo. Les algorithmes sont désormais capable de reconnaître des espèces et de caractériser leurs comportements à partir de données capturées par des capteurs audio et vidéo. Ces avancées imitent la manière dont les humains et d'autres animaux reconnaissent visuellement les objets (contraste et forme).
Avantage de ces algorithmes
Cela permet la capture ou recapture minimales pour étudier les populations et les conserver.
La miniaturisation de la technologie
La miniaturisation continue de la technologie permet de déployer des dispositifs de capteurs à faible consommation d'énergie.
Ces capteurs sont la plupart du temps alimentés par énergie solaire et dans des endroits isolés.
Avantage de la miniaturisation
Les capteurs miniaturisés facilitent les déploiements à grande échelle de par la disponibilité des dispositifs informatiques et le stockage sur le cloud.
Les communications sans-fil : l'IoT
Au niveau des avancées dans les communications sans-fil, nous pouvons parler de l'émergence de l'internet des objets (IoT). Il permet aux dispositifs qui consomment peu d'énergie de faire des connexions maillées pour transmettre aux sites d'agrégation des données ou d'analyse.
Exemple d'IoT utilisable
La même technologie que pour la connexion des sonnettes intelligentes ou des ampoules peut être utilisée pour déplacer des données à travers des réseaux de capteurs mais la bande passante doit être suffisante.
Les communications sans-fil : la technologie cellulaire
La technologie cellulaire est une autre alternative plus énergivore mais qui a une couverture réseau à l'échelle mondiale.
Dans les endroits isolés, les experts pourraient mettre en place un réseau cellulaire privé pour la télémétrie sur site ainsi que des liaisons montantes par satellites pour rediffuser en streaming internet.
Désavantages de la technologie cellulaire
Le coût à terme des télécommunications et la consommation énergétique dans des applications à bande passante élevée (streaming vidéo et audio par exemple) pourraient s'avérer important.
Alternative à l'encombrement des transmissions de données : l'informatique périphérique
Les dispositifs de détection pourraient eux-mêmes filtrer ou classifier les données pour l’analyse et ensuite les transmettre pour diminuer les exigences de transmission sur les réseaux. C’est une alternative lorsque les sites ont une bande passante de communication limitée par le coût, l’isolement ou la puissance.