Drones dotés d'intelligence artificielle pourraient indiquer aux équipes humaines où trouver les déchets marins
Les Centres nationaux d'étude des océans côtiers (NCCOS) de la NOAA (Administration nationale océanique et atmosphérique), l'Université d'État de l'Oregon et leurs partenaires développent un système de machine learning embarqué sur drones pour détecter et identifier les déchets marins le long du littoral.
En décembre 2021, les chercheurs ont utilisé des plages près de Corpus Christi (Texas) pour évaluer les dispositifs du système et affiner les méthodes de détection. Le projet de recherche a débuté en juin 2020 et doit se poursuivre jusqu'à fin mai 2022.
Les déchets marins constituent un problème mondial qui menace l'environnement, la sécurité maritime, l'économie côtière et peut-être la santé humaine. Une détection et une identification rapides et précises des déchets sont essentielles pour les actions de nettoyage et de réponse qui peuvent prévenir ces effets. Les systèmes aériens sans pilote, ou drones, offrent cette possibilité.
La lumière polarisée (rayonnement dont les ondes oscillent dans un seul plan), réfléchie par les objets artificiels, diffère souvent de la lumière provenant d'objets naturels, comme la végétation, le sol et les pierres. Installer une caméra polarimétrique sur un drone peut améliorer la détection des déchets depuis les airs. Les chercheurs ont testé une telle caméra au sol, ainsi que depuis un hélicoptère avec les garde-côtes américains.
Le vol en hélicoptère a permis à l'équipe de simuler l'altitude à laquelle le système de drone volerait et de modéliser ce qui se passerait si le drone utilisait une caméra polarimétrique. L'équipe a ensuite entraîné un programme informatique de machine learning à repérer et classer les déchets sur les images collectées.
Une fois entièrement mis en service, les données collectées par le système de drones et de machine learning serviront à établir des cartes montrant où se concentrent les déchets marins le long du littoral, afin de guider les efforts de réponse rapide et d'enlèvement.
Les chercheurs formeront le personnel du programme de la NOAA sur les déchets marins à l'utilisation du nouveau système et fourniront un guide des procédures opérationnelles standard. Ce projet résulte d'une collaboration entre les NCCOS, le programme de la NOAA sur les déchets marins, l'Université d'État de l'Oregon, ORBTL.AI et Genwest Systems.
Concernant la détection des débris marins flottants, il convient de noter que des chercheurs de l'Université de Barcelone ont développé dès l'an dernier un système fondé sur l'intelligence artificielle qui permet aussi aux drones de le faire.
Alors que des millions de tonnes de plastique sont emportées chaque jour vers l'océan, les scientifiques n'ont pas le temps de suivre sa localisation, mais ils peuvent disposer d'un nouvel outil utile. Les chercheurs de l'Université de Barcelone ont développé en février 2021 un algorithme capable de détecter et de quantifier les déchets marins à partir de photos aériennes, et ils espèrent qu'il pourra fonctionner avec des drones pour scanner les mers de façon autonome et évaluer les dégâts.
Dresser le bilan de la pollution plastique mondiale est une tâche complexe, car chaque jour une quantité toujours plus importante de plastique atteint l'océan et se fragmente en morceaux plus petits, difficiles à suivre. L'équipe de l'Université de Barcelone a ciblé ces fragments flottant à la surface, dans l'espoir d'améliorer les méthodes existantes de suivi de leur répartition, qui consistent notamment à observer les débris depuis des avions et des bateaux.
Un exemple intéressant est le travail mené dans le cadre du projet « Ocean Cleanup », au cours duquel des navires de recherche se sont rendus dans le Grand Pacifique Garbage Patch et l'ont survolé avec des avions équipés de capteurs et de systèmes d'imagerie. Ils ont démontré une méthode utilisant le rayonnement infrarouge pour distinguer les fragments de plastique tourbillonnant dans l'océan des autres déchets océaniques.
L'équipe de l'Université de Barcelone a plutôt fait appel à des méthodes d'apprentissage profond pour analyser plus de 3 800 photos aériennes de la mer Méditerranée au large de la Catalogne. En entraînant l'algorithme sur ces photos et en utilisant des réseaux de neurones pour améliorer sa précision au fil du temps, l'équipe a obtenu un outil d'intelligence artificielle capable de détecter et de quantifier de façon fiable le plastique flottant à la surface.
« Le grand nombre d'images de la surface de la mer obtenues par drones et avions lors des campagnes de surveillance des déchets marins, ainsi que lors d'études expérimentales avec des objets flottants connus, nous a permis de développer et de tester un nouvel algorithme qui atteint une précision de 80 % dans la détection à distance des macro-déchets marins flottants »
L'outil peut analyser les images individuellement ou les trier par segments, en comptant le nombre de déchets dans chaque section afin d'estimer la densité. Le système est une application web en libre accès, disponible pour les professionnels du domaine, mais l'équipe envisage de développer une version pouvant fonctionner avec des drones afin d'automatiser entièrement le processus.
« Les méthodes de photographie aérienne automatique combinées à des algorithmes d'analyse constituent des protocoles plus efficaces pour surveiller et étudier ce type de pollution »
