- UNIMAS et SFC collaborent à la ré-identification des tortues.
- Développement d’un prototype de reconnaissance sans marquage.
Dans un effort pionnier, une collaboration de recherche entre l’Université de Malaisie du Sarawak (UNIMAS) et la Sarawak Forestry Corporation (SFC) a permis une percée dans la conservation des tortues. Axé sur les tortues vertes femelles, le projet visait à révolutionner les méthodes de ré-identification sans recourir aux méthodes d’étiquetage traditionnelles. S’écartant des étiquettes classiques en plastique ou en métal, l’équipe a opté pour une approche novatrice, en utilisant des caméras orientées vers le bas pour capturer des images haute résolution des individus en train de nidifier.
Préserver l’écosystème du Sarawak
La riche biodiversité du Sarawak est gravement menacée par les activités humaines et la dégradation de l’environnement. La pollution, la surpêche et la destruction des habitats mettent particulièrement en danger les zones côtières. La pression sur les récifs coralliens, essentiels à la biodiversité marine et à la pêche, provient de la sédimentation, des écoulements chimiques et du blanchissement des coraux dû au changement climatique. Le Sarawak abrite diverses espèces marines, notamment les emblématiques tortues vertes, vitales pour la santé des récifs coralliens et des herbiers marins.
La perte de biodiversité dans les écosystèmes du Sarawak compromet leur stabilité et les services qu’ils fournissent, notamment l’air et l’eau purs, la sécurité alimentaire, la régulation climatique et la signification culturelle pour les communautés autochtones.
Lire aussi: Le 1er séminaire sur la neurodiversité de l’UTP fait progresser la compréhension
Progrès de l’IA dans la conservation
Sous la supervision de la SFC, certains sites sont désignés comme zones de protection totale (TPA) pour minimiser les interactions humaines, favorisant ainsi la croissance de la population. L’équipe explore l’imagerie par caméra au lieu du marquage traditionnel.
Khalif Amir Zakry et Syahiran Soria de l’UNIMAS développent des méthodes d’IA pour relever les défis d’identification des tortues. Syahiran entraîne un modèle d’apprentissage profond pour recadrer automatiquement les régions d’intérêt (ROI) de la carapace.
Khalif combine des modèles entraînés avec des mécanismes d’attention pour guider les réseaux dans l’identification de caractéristiques stables au fil du temps. Les modèles sont entraînés sur des ensembles de données d’images collectées pendant deux ans sur l’île de Talang-Satang.
Les articles de recherche des deux étudiants ont été acceptés par des revues indexées par SCOPUS, en attente de publication. Malgré des améliorations nécessaires du prototype, l’équipe contribue à protéger ces magnifiques créatures et leurs écosystèmes fragiles. Les travaux futurs impliquent l’extension des périodes de collecte de données et une validation rigoureuse sur des ensembles de données plus vastes.