Une ado de 17 ans crée un dispositif anti-poaching ultra-efficace et peu costeux pour protecter les éléphants

⇧ [VIDÉO] You can also aimer ce contenu partner (après la pub)

An iPhone, a drone and a modest thermal camera… It didn’t take Anika Puri, 17, to create an anti-poaching system four times more effective than those currently used to protect elephants .

L’idée est venue à la jeune fille il ya quatre ans, explique-t-elle au Smithsonian Magazine. En visite avec sa famille en Inde, elle a été surprise de voir encore autant d’objets en ivoire en vente sur les marchés, alors même que l’interdiction de chasser les éléphants était en place depuis de nombreuses années. De fait, les populations d’éléphants continuent à diminuer à travers le monde. Entre 2002 et 2011, la population des éléphants de forêt d’Afrique a par exemple diminué de 62%. Elle représentait en 2013 seulement 10% de son potential, et ce, malgré la protection supposément mise en place depuis les années 1990.

Surveillance systems are already in place. Cependant, comme elle le constate, il s’agit souvent de systèmes de surveillance based on visual reconnaissance. Ils sont trop peu efficaces, en plus d’être extremely costueux. En effet, le type de caméra thermiques utilisés peut coûter jusqu’à près de €10,000, affirme le site de la foundation qui l’a récompensée.

Anuka Puri decides alors de se remonter les manches. Passionate about the possibilities offered by the field of artificial intelligence, she benefits from her knowledge of the subject. More precisely, it utilizes machine learning (apprentissage automatique). Il s’agit d’une technologie qui permet à un program « d’apprendre » en se nourrissant de données, pour être ensuite capable, par exemple, d’analyser des situations par lui-même.

Elle est parvenue à créer un système qui utilises des tools assez simples: un iPhone et une caméra thermique relatively peu coûteuse, le tout fixe sur un drone. According to her, the system could cost around €300. Tout l’intérêt du projet ne réside donc pas dans la structure physical en ellemême, mais bien davantage dans le logiciel qu’elle a développement avec soin. Au lieu de se baser sur une analise visual des espèces filmées, elle s’est préut interéssée aux déplacements des éléphants et des humains. « I realized that nous pouvions utiliser cette disparité entre ces deux schéma de déplacement afin d’augmenter la precision de détection des braconniers potentiels », explained t-elle to Smithsonian Magazine.

Analyze the movements of elephants and humans

Au cours d’une conférence sur l’intelligence artificielle, elle fait la rencontre d’Elizabeth Bondi-Kelly, une informaticienne de Harvard. Cette dernière travaille sur un projet de la faune conservation utilisant des drones et l’apprentissage automatique. Elle devient alors sa mentor pour ce projet, et lui permet d’utiliser une base de données collectées sur le terrain : la « Benchmarking IR Dataset for Surveillance with Aerial Intelligence » (BIRDSAI).

Using an automatic learning algorithm, she created a model capable of determining the movements performed by elephants or humans, depending on the speed, size of the group, and numerous other elements. She used 372 series of data, including 300 movements of elephants and 72 movements of humans. Les 144 restants ont été utilisés pour tester son modèle avec des données qu’il n’avait jamais vues aupuravant. The software showed 90% precision in human detection. Une méthode qui est donc quatre fois plus efficace, affirme-t-elle, que celles déjà en place.

Son invention, nommée ElSa, pour Elephant Savior (Sauveur d’éléphants), lui a valu un prix, notably pour son explication limpide du projet : le Peggy Scripps Award for Science Communication. She also won a prestigious prize in the category sciences de la terre et de l’environnement du concours. La jeune fille ne compte pas s’arréter en si bon chemin. À l’avenir, elle souhaite continueur à tester l’efficacy de son projet, et le déployer sur le terrain, en Afrique. Elle a aussi pour objectif de l’étendre à d’autres espèces menacés, comme les rhinocéros. Au program égamelène : l’optimisation des parcours de vol des drones, qui ont une autonomie limitée.

Leave a Reply

Your email address will not be published.