Les plateformes intelligentes proposées par l’Allen Institute aident à relever des défis environnementaux

Un billet de blogue de Medium souligne les solutions proposées par l’Allen Institute for AI (AI2), un institut de recherche à but non lucratif créé en 2014 par Paul Allen, cofondateur de Microsoft. Apparemment, l’AI2 aurait conçu des plateformes intelligentes, propulsées par l’analyse des données, qui aideraient les utilisateurs à relever plusieurs défis environnementaux. Parmi ces solutions, on peut nommer les suivantes :

• EarthRanger : Il s’agit d’une plateforme à code source ouvert qui est capable de collecter, d’intégrer et d’afficher des données de télédétection et des rapports de terrain pour surveiller efficacement les animaux sauvages munis d’un collier, les gardes forestiers, les actifs et les infrastructures dans les zones et paysages protégés. La visualisation en temps réel de toutes ces informations offre aux protecteurs de l’environnement un outil précieux pour tenter la restauration des écosystèmes et la réintroduction de diverses espèces, ce qui peut apporter des avantages environnementaux et socio-économiques cruciaux à l’échelle mondiale.
• Skylight : Il s’agit d’une plateforme intelligente qui, grâce à la vision par ordinateur et à la modélisation de grands langages, permet aux analystes et aux gestionnaires d’aires protégées d’identifier les activités potentielles de pêche illicite, non déclarée et non réglementée (INN). Cet outil est crucial, car la pêche INN épuise les stocks de poissons en plus de mettre en péril les écosystèmes marins, les économies côtières et la sécurité régionale. Il est estimé que cette activité illégale coûte à l’économie mondiale environ 23,5 milliards de dollars. De surcroît, elle est étroitement liée à l’esclavage, aux violations des droits de la personne et à la criminalité transnationale organisée.

De plus, le billet de blogue de Medium mentionne les initiatives de modélisation climatique menées par l’équipe de modélisation climatique de l’AI2, qui est un des premiers groupes à avoir utilisé l’apprentissage automatique pour créer des modèles très performants et, en plus, largement accessibles. En effet, il est à noter que les modélisations conventionnelles – qui s’appuient sur la codification d’équations issues de la physique sur une grille globale – coûtent extrêmement cher en matière de puissance de calcul. Dans les faits, la technologie de l’AI2 démocratiserait ces modélisations, car elle utilise des émulateurs d’apprentissage automatique basés sur ces modèles à grille fine et d’autres données qui sont fiables, bon marché et faciles à utiliser pour les spécialistes et les non-spécialistes.

Un autre programme à souligner est le programme Wildlands de l’AI2, qui utilise les technologies de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur pour mieux délimiter les responsabilités des gestionnaires des espaces naturels, de leurs utilisateurs et des communautés. À un moment où les Nations Unies constatent une recrudescence des incendies de forêt, il s’avère impératif que les défenseurs de l’environnement et les scientifiques puissent disposer d’outils technologiques très performants pour détecter ce type de catastrophes et les atténuer.