Par: Krista Davidson
5 Oct, 2021
Prévoir la tempête parfaite
05 octobre 2021
Samira Kahou, chercheuse en IA, met l’intelligence artificielle au service des interventions en cas de catastrophe
En raison de la hausse des températures causée par la crise climatique, davantage de phénomènes météorologiques extrêmes comme les ouragans, les cyclones et les feux de forêt menaceront les communautés du monde entier. Pour garantir notre sécurité et notre survie, il est essentiel de les prévoir avant qu’ils ne se produisent.
Samira Kahou, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, met à profit l’intelligence artificielle pour détecter et prévoir les phénomènes météorologiques extrêmes afin de faciliter la gestion des catastrophes et de sensibiliser les gens à la réalité dévastatrice de la crise climatique.
Prévoir et prévenir les feux de forêt et les ouragans
Selon , l’augmentation de la température d’un seul degré par an peut avoir un impact considérable sur le nombre de feux de forêt et leur intensité. Kahou est en train de concevoir un algorithme d’apprentissage par renforcement profond multimodal et semi-supervisé, un mode d’apprentissage automatique qui s’appuie sur des données non étiquetées, pour détecter et prévoir les feux de forêt en Amérique du Nord.
« L’objectif est de prévoir quelles régions sont les plus à risque afin de pouvoir avertir les familles de l’imminence d’événements tels que les feux de forêt et les ouragans », explique Kahou, membre du corps professoral de Mila, professeure agrégée à l’École de technologie supérieure (ÉTS) et professeure auxiliaire à l’Université McGill.
Elle travaille avec différentes sources de données, notamment des images satellitaires et des données météorologiques. Une fois que l’agent d’apprentissage automatique pourra reconnaître et identifier les formes qui représentent des feux de forêt sur une période donnée, Kahou utilisera des données temporelles pour prévoir les régions à risque de feu de forêt.
Prévenir les attaques d’essaims de criquets en Afrique
La hausse des températures entraîne aussi une augmentation du nombre de cyclones — des systèmes météorologiques extrêmes à grande échelle qui font tourbillonner le vent vers l’intérieur. Les cyclones renferment un pourcentage élevé d’humidité, ce qui stimule les hormones des criquets. Ceux-ci se regroupent alors par millions et parcourent plus de 50 kilomètres par jour à la recherche de nourriture. En général, ils attaquent les exploitations agricoles et dévastent les récoltes, pouvant dévorer la nourriture de quelque 300 000 personnes, selon l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture. Les cyclones, fréquents en Asie, en Afrique et au Moyen-Orient, sont responsables des attaques d’essaims de criquets qui ravagent les exploitations agricoles et les réserves alimentaires dans ces régions.
La prévision des événements futurs pourrait aider les communautés agricoles à atténuer les pertes et à prévenir l’insécurité alimentaire.
Kahou a récemment publié des recherches sur la prévision des essaims de criquets en Afrique du Nord, en Inde et au Moyen-Orient. Ces recherches ont des répercussions non seulement sur la compréhension et l’étude des effets des changements climatiques sur les criquets, mais aussi sur la gestion des catastrophes et la sécurité alimentaire, en particulier dans les communautés vulnérables.
À l’aide de données sur les essaims de criquets et la végétation provenant du Locust Hub de la FAO, Kahou et ses collaborateurs ont mis au point une longue mémoire à court terme, un type de réseau neuronal récurrent qui traite des séquences de données pour prévoir la distribution régionale des essaims de criquets par la création d’une série chronologique. Le modèle d’apprentissage profond de l’équipe a permis de prévoir les essaims de criquets avec une précision de 65 %, un résultat prometteur malgré la rareté des données, mais que Kahou est déterminée à améliorer.
« Originaire du Moyen-Orient, j’ai été témoin de l’impact dévastateur des attaques d’essaims de criquets sur les communautés. Ce domaine de recherche est important pour comprendre les effets de la crise climatique et protéger la sécurité alimentaire des communautés vulnérables, et j’y attache personnellement une grande importance, déclare Samira Kahou. En tant que titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, je peux profiter d’un réseau de chercheurs talentueux en IA animés par la passion de mettre l’IA à profit pour comprendre et atténuer les impacts des changements climatiques. »
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