Pour la première fois, les mégadonnées et l’intelligence artificielle (IA) sont utilisées pour modéliser des modèles cachés dans la nature, non seulement pour une espèce d’oiseau, mais pour des communautés écologiques entières sur tous les continents. Et les modèles suivent le cycle de vie annuel complet de chaque espèce, de la reproduction à la migration automnale vers des aires de non-reproduction, et de nouveau vers le nord pendant la migration printanière. Cela commence avec les plus de 900 000 ornithologues amateurs qui signalent leurs observations au programme eBird du Cornell Lab of Ornithology, l’un des plus grands projets scientifiques sur la biodiversité au monde. Combinées aux innovations technologiques et à l’intelligence artificielle – les mêmes innovations qui alimentent les voitures autonomes et la traduction linguistique en temps réel – ces observations révèlent plus que jamais les modèles de biodiversité des oiseaux et les processus qui les sous-tendent.
Le développement et l’application de cet outil informatique révolutionnaire sont le résultat d’une collaboration entre le Cornell Lab of Ornithology et le Cornell Institute for Computational Sustainability. Ce travail est maintenant publié dans la revue Écologie.
« Cette méthode nous indique de manière unique quelles espèces apparaissent où, quand, avec quelles autres espèces et dans quelles conditions environnementales », a déclaré l’auteur principal Courtney Davis, chercheur au Cornell Lab. « Avec ce type d’informations, nous pouvons identifier et hiérarchiser les paysages à haute valeur de conservation – des informations vitales en cette ère de perte continue de biodiversité. »
« Ce modèle est très général et convient à diverses tâches, à condition de disposer de suffisamment de données », a déclaré Gomes. « Ce travail sur la modélisation conjointe de la distribution des espèces d’oiseaux consiste à prédire la présence et l’absence d’espèces, mais nous développons également des modèles pour estimer l’abondance des oiseaux – le nombre d’oiseaux individuels par espèce. Nous visons également à améliorer le modèle en incorporant des cris d’oiseaux aux côtés d’observations visuelles.
Des collaborations interdisciplinaires comme celle-ci sont nécessaires pour l’avenir de la conservation de la biodiversité, selon Daniel Fink, chercheur au Cornell Lab et auteur principal de l’étude.
« La tâche à accomplir est trop grande pour que les écologistes puissent l’accomplir seuls. Nous avons besoin de l’expertise de nos collègues en informatique et en durabilité informatique pour élaborer des plans ciblés pour la conservation, la restauration et la gestion à l’échelle du paysage dans le monde entier. »
Ce travail a été financé par la National Science Foundation, la Leon Levy Foundation, la Wolf Creek Foundation, la bourse postdoctorale Eric et Wendy Schmidt AI in Science – un programme Schmidt Future, le Bureau de la recherche scientifique de l’Air Force et le Département américain de la recherche. Institut national de l’alimentation et de l’agriculture de l’agriculture.
