Suivi des baleines : l'innovation des drones autonomes pour mieux comprendre leur comportement
ParisLe projet CETI cherche à approfondir notre compréhension de la communication des cachalots en collectant un grand volume de sons de ces cétacés. Un défi majeur réside dans la prédiction des lieux et moments où les baleines émergeront, permettant ainsi une collecte efficace des données. Stephanie Gil et son équipe ont développé une nouvelle méthode utilisant des drones autonomes pour relever ce défi. Leur recherche, publiée dans Science Robotics, combine l'utilisation de signaux à très haute fréquence (VHF) et l'apprentissage par renforcement pour prévoir avec plus de précision l'émergence des baleines.
Le cadre AVATARS intègre deux éléments essentiels.
- Autonomie : Optimise le positionnement des drones pour accroître les rencontres avec les baleines.
- Détection : Exploite l'angle d'arrivée (AOA) des émetteurs fixés aux baleines pour améliorer les décisions.
Cette méthode utilise des données provenant de drones aériens, de capteurs sous-marins et de modèles du comportement des baleines pour diriger les drones vers les baleines lorsqu'elles remontent à la surface. Cette technologie pourrait contribuer à éviter les collisions avec les navires en les avertissant de l'emplacement des baleines.
Le système du projet CETI suit les baleines et dirige des drones vers elles lorsqu'elles remontent à la surface. Cette méthode améliore la collecte de données en fournissant des enregistrements audio et vidéo détaillés du comportement des baleines.
L'utilisation de ces systèmes avancés permet aux scientifiques d'étudier les baleines et de protéger la vie marine. Ils rendent la collecte de données plus précise et plus rapide, aidant les chercheurs à mieux comprendre la communication des baleines. Cela pourrait mener à de nouvelles découvertes sur le langage et les interactions sociales des baleines, comblant ainsi des lacunes dans le domaine de la biologie marine.
Les technologies avancées, telles que l'intelligence artificielle et les robots, sont mises à profit dans la recherche marine et démontrent leur potentiel pour soutenir d'autres études environnementales. Des capteurs améliorés et des programmes de prise de décision peuvent être déployés dans divers contextes pour collecter des données cruciales et contribuer à la préservation de la biodiversité.
Le laboratoire de Stephanie Gil progresse dans la résolution des problèmes environnementaux grâce à une collaboration interdisciplinaire. Ils combinent l'intelligence artificielle, la biologie marine et la robotique pour mieux comprendre la communication animale. Ce projet constitue un modèle pour les futures recherches.
Découvrez le site internet du Projet CETI à l'adresse www.projectceti.org pour plus de détails.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1126/scirobotics.adn7299et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
Ninad Jadhav, Sushmita Bhattacharya, Daniel Vogt, Yaniv Aluma, Pernille Tonessen, Akarsh Prabhakara, Swarun Kumar, Shane Gero, Robert J. Wood, Stephanie Gil. Reinforcement learning–based framework for whale rendezvous via autonomous sensing robots. Science Robotics, 2024; 9 (95) DOI: 10.1126/scirobotics.adn7299Partager cet article