Nouvel outil d’IA aide à la conservation du caribou dans un arctique en mutation

Les systèmes de prévision de la glace de mer de l’intelligence artificielle pourraient aider à prédire et à protéger les voies de migration du caribou en voie de disparition dans l’Arctique canadien, selon une nouvelle étude. La recherche, dirigée par des scientifiques de British Antarctic Survey (BAS) en partenariat avec l’Alan Turing Institute, WWF et le gouvernement du Nunavut, montre comment cette technologie pourrait aider les agences locales à protéger les voies de migration critiques qui traversent les zones de terre et de glace de mer.

La technologie pourrait aider à empêcher les navires révolutionnaires de perturber ces itinéraires à des moments clés dans la migration du caribou, en veillant à ce qu’ils puissent voyager en toute sécurité vers le sud à travers les zones de glace de mer à partir de leurs terrains de vêlage estivaux.

L’étude, publiée dans Solutions et preuves écologiquescombine les observations satellites, le suivi GPS, la prévision de l’IA et l’expertise locale pour créer des systèmes de migration axés sur l’IA pour les dauphins et le caribou Union (Rangifer Tarandus Groenlandicus x Pearyi).

Le Dr Ellen Bowler, chercheur à l’apprentissage automatique à BAS et auteur principal de l’étude, a expliqué: “De nombreux antécédents de vie des animaux de l’Arctique sont intrinsèquement liés à la glace de mer, qui se développe et se retire avec les saisons.

“Cette nouvelle technique combine nos prévisions de glace de mer AI avec des données de suivi historiques du caribou, afin que nous puissions prédire quand ils sont susceptibles de commencer à migrer en fonction du moment où la glace de mer se forme.

Dolphin et Union Caribou migrent deux fois par an sur la glace de mer qui se forme dans les voies navigables entre le Canada continental et l’île Victoria. Ce transit voit le caribou se rassembler sur les rives de l’île de Victoria chaque automne, attendant que la glace de mer se réforme avant de pouvoir migrer vers le sud. Ils commencent à traverser une fois que suffisamment de glace s’est formée, qui varie chaque année.

Malheureusement, le nombre croissant de caribou périt lors de ces passages en raison de la qualité de la glace de mer plus faible et des vaisseaux révolutionnaires qui représentent une autre menace en créant des pistes en eau libre, bloquant potentiellement les voies de migration cruciales. Les organisations locales explorent comment elles peuvent atténuer les impacts du transport pour protéger le troupeau, qui sont essentiels à la vie et aux moyens de subsistance des inuits locaux et des inuvialigumes.

Les auteurs ont développé un modèle combinant les données de suivi des caribou et les observations satellites de la glace de mer pour établir des connexions entre la formation de glace de mer et le moment de la migration d’automne. L’IA prévoit ensuite lorsque les conditions de glace de mer déclenchant la migration d’automne seront remplies, pour donner des débuts précoces des temps de migration de pointe qui peuvent être mis à jour sur une base annuelle.

Cette recherche écologique s’appuie sur un modèle d’apprentissage automatique existant, Icenet, un modèle probabiliste montré pour prédire avec précision les étendues de glace de mer jusqu’à trois mois à l’avance. Icenet est formé sur des observations dérivées de satellites et surpasse les modèles traditionnels de pointe, y compris dans les prévisions saisonnières de la glace de mer d’été. Développé par BAS et l’Alan Turing Institute, Icenet devrait également aider à la navigation par le navire de recherche sur le sondage en antarctique britannique RRS Sir David Attenborough.

Les informations fournies par le modèle d’IA peuvent soutenir les agences locales pour prendre des décisions plus éclairées et dynamiques, telles que quand et où recommander des limites à court terme sur l’activité de rédaction de glace par les navires à proximité. Le développement et l’exploitation du modèle d’IA bénéficient grandement des connaissances locales inestimables.

Le Dr Scott Hosking, co-auteur et directeur de mission pour les prévisions environnementales à l’Alan Turing Institute a ajouté: “L’Arctique se réchauffe à quatre fois le taux du reste de la planète, ce qui entraîne des changements rapides. Entre les mains des experts de la conservation locaux, et combinés avec leurs connaissances et leurs pratiques existantes, cet outil pourrait aider à mitiger les menaces posées à la vie sauvage et aux communautés de l’Arctique.”

L’équipe travaille à explorer des applications pour d’autres espèces de l’Arctique, y compris des espèces emblématiques telles que les ours polaires et le morse. Cela pourrait inclure la prévision lorsque les ours polaires sont les plus susceptibles d’arriver sur des terres près des communautés, pour atténuer les conflits d’ours-polaires humains.

Le Dr Rod Downie, conseiller en chef Polar Polar & Oceans, pour la WWF-UK, a déclaré: “La faune arctique, y compris le caribou, est confrontée à toute la force de la crise climatique. Le changement que nous assistons aujourd’hui entraînera une arctique très différente de celle que nous avons utilisée.

“Nous devons nous attaquer de toute urgence à la crise climatique et nous devons planifier le changement afin que les gens et la nature puissent continuer à prospérer. Les outils de conservation basés sur l’IA auront un rôle pour nous aider à y parvenir.”