Le commerce illégal d’espèces sauvages (IWT) est une menace sérieuse pour la sécurité et, dans certains cas, la subsistance de plusieurs espèces animales. Même au milieu des fermetures pandémiques alors que nous, les humains, étions obligés de faire le point sur la vie et la moralité, le braconnage de la faune était en cours. En Inde, selon la Wildlife Conservation Society (WCS), 522 rapports uniques de chasse et de commerce illégaux d’espèces sauvages ont été documentés au cours de la première année de la pandémie. Pour contrer cela, tout le monde, des institutions publiques aux philanthropes privés en passant par les établissements d’enseignement, propose diverses mesures. L’une de ces initiatives est née des efforts combinés des chercheurs de l’IIT Madras et de l’Université de Harvard.
Les cerveaux de ces deux universités imminentes ont co-développé un algorithme d’apprentissage automatique basé sur les principes mathématiques de la théorie des jeux. Il vise à faciliter à la fois l’allocation des ressources et la communication en temps réel par drone pour les patrouilles au sol. Ainsi, il coordonne à la fois les yeux vers le ciel et les pieds sur terre. Creusons plus profondément pour comprendre comment cela fonctionne.
Algorithme CombSGPO et Green Security Games
Les Green Security Games (GSG) sont un cadre général utilisant la théorie des jeux pour lutter contre le braconnage des espèces sauvages et d’autres crimes contre l’environnement. Diverses organisations influentes comme Microsoft, Simons Institute et Harvard y travaillent. Ici, dans ce cas, il est utilisé pour l’allocation unifiée des ressources et la patrouille dans le monde réel en temps réel au milieu de toutes les incertitudes.
Contrairement aux solutions précédentes, ce nouveau modèle, avec l’aide de l’algorithme CombSGPO, prétend traiter simultanément les étapes d’allocation des ressources et de patrouille. Il travaille à trouver le meilleur scénario pour le défenseur en utilisant les incidents précédents et les interactions entre les braconniers et les défenseurs. Il signalera stratégiquement les autres drones et les patrouilleurs humains. De plus, il est également conçu pour mieux évoluer.
Espèces menacées
“Le travail a été motivé par la nécessité d’effectuer une allocation stratégique des ressources et des patrouilles dans les domaines de sécurité verte pour prévenir les activités illégales telles que le braconnage de la faune, l’exploitation forestière illégale et la pêche illégale. Les ressources que nous considérons sont les patrouilleurs humains (gardes forestiers) et les drones de surveillance, qui ont des détecteurs d’objets montés sur eux pour les animaux et les braconniers et peuvent effectuer une signalisation stratégique et communiquer entre eux ainsi qu’avec les patrouilleurs humains », a déclaré le professeur Balaraman Ravindran, Directeur, Centre Robert Bosch pour la science des données et l’intelligence artificielle (RBCDSAI), IIT Madras. M. Ravindran a mené cette recherche avec le groupe de recherche Teamcore du professeur Milind Tambe à l’Université de Harvard, aux États-Unis.
Eh bien, c’est le long et court de cette technologie IIT-Harvard.
Partout dans le monde, la technologie est largement utilisée pour lutter contre les braconniers. Il y a bien sûr des drones, mais ils s’accompagnent de problèmes tels que la durée de vie de la batterie, le coût de l’appareil et le coût des opérateurs formés. En outre, certaines autres technologies utilisées dans la protection de la faune contre les braconniers sont les colliers de suivi ou les puces GPS/GSM intégrées, ainsi que les capteurs de vitesse, de son et de lumière.
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