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FREEPORT, Maine (AP) – La technologie de reconnaissance faciale est principalement associée à des utilisations telles que la surveillance et l’authentification des visages humainsmais les scientifiques pensent qu’ils lui ont trouvé une nouvelle utilisation : sauver les phoques.
Une équipe de recherche de l’Université Colgate a développé SealNet, une base de données de visages de phoques créée en prenant des photos de dizaines de phoques communs dans la baie de Casco, dans le Maine. L’équipe a constaté que la précision de l’outil dans l’identification des mammifères marins est proche de 100 %, ce qui n’est pas une mince affaire dans un écosystème abritant des milliers de phoques.
Les chercheurs travaillent à élargir leur base de données pour la mettre à la disposition d’autres scientifiques, a déclaré Krista Ingram, professeur de biologie à Colgate et membre de l’équipe. L’élargissement de la base de données pour inclure des espèces rares telles que le phoque moine méditerranéen et le phoque moine hawaïen pourrait aider à éclairer les efforts de conservation pour sauver ces espèces, a-t-elle déclaré.
Le catalogage des visages de phoques et l’utilisation de l’apprentissage automatique pour les identifier peuvent également aider les scientifiques à avoir une meilleure idée de l’endroit où se trouvent les phoques dans l’océan, a déclaré Ingram.
« Comprendre leur dispersion, comprendre leurs schémas aide vraiment à éclairer tous les efforts de conservation de la côte », a-t-elle déclaré. « Pour les mammifères marins mobiles qui se déplacent beaucoup et sont difficiles à photographier dans l’eau, nous devons être en mesure d’identifier les individus. »
SealNet est conçu pour détecter automatiquement le visage dans une image, le recadrer et le reconnaître en fonction de motifs faciaux tels que la forme des yeux et du nez, comme s’il s’agissait d’un humain. Un outil similaire appelé PrimNet, destiné à être utilisé sur les primates, avait déjà été utilisé sur les phoques, mais SealNet l’a surpassé, ont déclaré les chercheurs de Colgate.
L’équipe de Colgate a publié ses conclusions en avril dans la revue scientifique Ecology and Evolution. Ils ont traité plus de 1 700 images de plus de 400 sceaux individuels, selon le journal.
Le document a déclaré que « la facilité et la richesse des données d’image qui peuvent être traitées à l’aide du logiciel SealNet constituent un outil vital pour les études écologiques et comportementales des mammifères marins dans le domaine en développement de la technologie de conservation ».
Les phoques communs sont une réussite en matière de conservation aux États-Unis Les animaux étaient autrefois soumis à des primes en Nouvelle-Angleterre, où ils étaient largement considérés par les pêcheurs comme des ravageurs au 19e et au début du 20e siècle. Mais la loi sur la protection des mammifères marins, qui a eu 50 ans en octobre, leur a étendu de nouvelles protections – et les populations ont commencé à rebondir.
Les phoques et autres mammifères marins ont longtemps été étudiés à l’aide de trackers satellites. L’utilisation de l’intelligence artificielle pour les étudier est un moyen d’amener la conservation au 21e siècle, a déclaré Jason Holmberg, directeur exécutif de Wild Me, une société basée dans l’Oregon qui s’efforce d’apporter l’apprentissage automatique aux biologistes. Wild Me développe un partenariat potentiel avec SealNet.
« Il s’agit d’un changement et d’un ascenseur de la technologie de style » grand frère « vers un objectif de style de conservation très bienveillant », a déclaré Holmberg.
Les phoques communs sont maintenant assez abondants dans les eaux de la Nouvelle-Angleterre, où ils se hissent sur les rochers et ravissent les croisières d’observation des phoques et les amateurs de plage. Cependant, d’autres espèces de phoques restent menacées. Le phoque moine de Méditerranée est considéré comme le phoque le plus menacé au monde avec seulement quelques centaines d’animaux restants.
L’utilisation de la reconnaissance faciale pourrait fournir des données plus précieuses, a déclaré Michelle Berger, scientifique associée au Shaw Institute dans le Maine, qui n’a pas participé à la recherche SealNet.
« Une fois le système perfectionné, je peux imaginer de nombreuses applications écologiques intéressantes », a déclaré Berger. « S’ils pouvaient reconnaître les phoques et les reconnaître d’année en année, cela nous donnerait beaucoup d’informations sur les mouvements, combien ils se déplacent d’un site à l’autre. »
Les chercheurs de Colgate travaillent également avec FruitPunch, une société néerlandaise d’intelligence artificielle, pour améliorer certains aspects de SealNet afin d’encourager une utilisation plus large. FruitPunch demande à quelques dizaines de scientifiques du monde entier de relever le défi de rationaliser le flux de travail de SealNet, a déclaré Tjomme Dooper, responsable des partenariats et de la croissance de FruitPunch.
Une automatisation améliorée de la technologie de reconnaissance faciale pourrait rendre SealNet plus utile à davantage de scientifiques, a déclaré Dooper. Cela ouvrirait de nouvelles opportunités pour étudier les animaux et contribuerait à les protéger, a-t-il déclaré.
« Cela aide les biologistes à étudier le comportement des phoques, ainsi que la dynamique des populations », a déclaré Dooper. « Les phoques communs sont une espèce indicatrice importante pour l’écosystème qui les entoure. »
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