L'IA pour identifier les organismes marins microscopiques
Alors que nous vivons une période trouble causée par le changement climatique, il est devenu pressant d’identifier les organismes microscopiques dans nos océans avant que ceux-ci disparaissent.
L’IA pour identifier des micro-organismes marins
C’est exactement dans ce but que des chercheurs ont mis au point un programme d’intelligence artificielle (IA) capable de fournir automatiquement une identification au niveau de l’espèce d’organismes marins microscopiques.
L’étape suivante consistera à intégrer l’intelligence artificielle dans un système robotique qui nous aidera à mieux comprendre les océans du monde, à la fois maintenant et dans notre passé préhistorique. Plus précisément, ce programme d’IA s’est révélé capable d’identifier six espèces de foraminifères – des organismes qui sont répandus dans les océans de la Terre depuis plus de 100 millions d’années.
Les foraminifères sont des protistes. Quand ils meurent, ils laissent derrière eux leurs minuscules coquilles, dont la largeur est généralement inférieure à un millimètre. Ces coquilles donnent aux scientifiques un aperçu des caractéristiques des océans tels qu’ils existaient lorsque les foraminifères étaient en vie.
Par exemple, différents types d’espèces de foraminifères prospèrent dans différents types d’environnements océaniques, et les mesures chimiques permettent aux scientifiques de savoir la chimie de l’océan à sa température au moment de la formation de la coquille de ces créatures.
Automatiser le processus d’identification
Cependant, l’évaluation de ces coquilles et de ces fossiles est une tâche fastidieuse et longue. C’est pourquoi une équipe interdisciplinaire de chercheurs, dont les compétences vont de la robotique à la paléocéanographie, s’efforce d’automatiser ce processus.
«À ce stade, l’IA identifie correctement les foraminifères dans environ 80% du temps, ce qui est meilleur que la plupart des humains entraînés», déclare Edgar Lobaton, professeur agrégé d’ingénierie électrique et informatique à la North Carolina State University et coauteur d’un article sur ce travail.
«Mais ce n’est qu’une preuve de concept. Nous nous attendons à ce que le système s’améliore avec le temps, car l’apprentissage automatique signifie que le programme sera plus précis et plus cohérent à chaque itération. Nous prévoyons également d’élargir le champ de compétence d’Amnesty International afin qu’elle puisse identifier au moins 35 espèces de foraminifères, au lieu des six actuellement.»
Le système actuel fonctionne en plaçant un foraminifère sous un microscope capable de prendre des photos. Un anneau de LED éclaire la lumière sur le foraminifère dans 16 directions – une à la fois – tout en prenant une image de cet organisme à chaque changement de lumière. Ces 16 images sont combinées pour fournir autant d’informations géométriques que possibles sur leur forme. L’intelligence artificielle utilise ensuite ces informations pour identifier l’espèce de foraminifère.
Une plate-forme robotique efficace
La numérisation et l’identification ne prennent que quelques secondes et sont déjà aussi rapides – ou plus rapides que les experts humains les plus rapides. « De plus, l’IA ne se fatigue pas et ne s’ennuie pas », déclare Lobaton. « Ce travail démontre la première étape réussie vers la création d’une plate-forme robotique capable d’identifier, de sélectionner et de trier les foraminifères automatiquement. »
Lobaton et ses collaborateurs ont reçu une subvention de la National Science Foundation (NSF) en janvier 2019 pour la construction d’un système robotique entièrement fonctionnel. «Ce travail est important car les océans couvrent environ 70% de la surface de la Terre et jouent un rôle énorme dans son climat», explique Tom Marchitto, professeur agrégé de sciences géologiques à l’Université du Colorado, à Boulder, et auteur correspondant du document.
«Les foraminifères sont omniprésents dans nos océans et la chimie de leurs coquilles enregistre les caractéristiques physiques et chimiques des eaux dans lesquelles ils ont grandi. Ces micro-organismes témoignent des propriétés passées comme la température, la salinité, l’acidité et les concentrations de nutriments. À leur tour, nous pouvons utiliser ces propriétés pour reconstruire la circulation océanique et le transport de chaleur lors d’événements climatiques passés.
Nous vivons une «expérience» climatique non planifiée
«C’est important parce que l’humanité est en train de vivre une «expérience» climatique non planifiée à l’échelle mondiale en raison de notre émission de gaz à effet de serre», a déclaré Marchitto. «Pour prédire les résultats de cette expérience, nous devons mieux comprendre le comportement du climat de la Terre lorsque son bilan énergétique est modifié.
« Cette nouvelle IA et le système robotique pourraient considérablement accélérer notre capacité à en apprendre davantage sur la relation entre le climat et les océans sur de vastes périodes. »
Les résultats de cette recherche ont été publiés dans Marine Micropaleontology.
Source : NC State University
Crédit photo sur Unslpash : Amat Martínez Vilà