Déterminer la beauté des écosystèmes est devenu un véritable enjeu de politique publique Des chercheurs de l’EPFL et de l’Université de Wageningen aux Pays-Bas ont développé un indicateur basé sur l’intelligence artificielle et analysent des millions d’images

L’EPFL a déclaré que la beauté du paysage dans lequel nous pratiquons une activité récréative comme la marche en montagne, le jogging ou le paddle, contribue à des bienfaits dont nous pouvons profiter pour notre santé physique et mentale Vendredi dans un communiqué

Ce bien-être est l’un des critères décrits dans les services écosystémiques (SE), un ensemble de lignes directrices destinées à définir les contributions de la nature au bien-être En particulier, ES permet de soutenir certaines politiques de préservation de l’environnement

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Des chercheurs et collègues de l’EPFL aux Pays-Bas ont formé un système de deep learning basé sur une étude anglaise. Cette dernière, “Scenic-Or-Not”, comprend plus de 200 000 clichés, destinés à couvrir le territoire de la Grande-Bretagne, qui a ensuite été évalué pour sa beauté sur une plateforme participative

Ce processus a fourni une évaluation plus subjective que les critères traditionnellement utilisés dans les grandes enquêtes de ce type puis ils ont appliqué ce système d’apprentissage profond à plus de 9 millions d’images de paysages trouvées en Grande-Bretagne disponibles publiquement sur le réseau social Flickr.

Enfin, ils ont comparé leurs résultats avec les résultats obtenus dans le même domaine avec un système d’intelligence artificielle plus traditionnel basé sur des indicateurs environnementaux

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Les résultats de l’étude ont été regroupés dans une carte montrant les zones de couleurs en fonction de leur attrait visuel Le parc national de Snowdonia au Pays de Galles, le Lake District en Angleterre et les Highlands en Ecosse, pour les deux styles, reste indispensable au plaisir de l’émerveillement et luxe.

“A une résolution de 5 kilomètres carrés, les résultats sont similaires”, a déclaré Davis Toya, professeur au Laboratoire de science informatique pour l’environnement et l’observation de la Terre. Les zones urbaines moins pittoresques, telles que Londres et Glasgow, sont également clairement marquées

Ce contenu a été publié le 23 septembre 2021

23 septembre 2021
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Mais avec une résolution de 500 mètres carrés, les prévisions sont plus précises et plus précises avec le nouveau modèle basé sur des instantanés Flickr. Par exemple, dans le Grand Londres, Richmond Park et l’aéroport d’Heathrow sont considérés comme pittoresques par le modèle traditionnel, alors que ces zones qui ne la relaxation est bien comprise

L’utilisation des médias sociaux combinée à l’apprentissage en profondeur permet une mesure plus précise des changements de plaisir esthétique au fil du temps

Dans une expérience de suivi, les chercheurs se sont concentrés sur certaines des régions naturelles les mieux notées de Grande-Bretagne, telles que le Lake District, la côte du Pembrokeshire au Pays de Galles et les Cairngorms en Écosse. Ainsi ils ont pu constater que les paramètres mis en évidence par leur système évoluent avec les saisons

L’attribut ‘neige’ se retrouve par exemple, en accord avec les bulletins météo correspondants le pic peut être vu durant l’hiver 2009/10 qui était particulièrement blanc mais il est possible de voir comment ce critère devient important durant les week-ends , lorsque la probabilité que les gens visitent des paysages enneigés

“Cela montre que l’utilisation de données basées sur les médias sociaux fournit une gamme d’informations sur l’état de l’environnement et la façon dont les gens interagissent avec lui qui n’avaient pas été obtenues auparavant avec ce degré de précision”, souligne Davis Toya.

Pour Ilan Havinda, doctorant à l’Université de Wageningen, “Mesurer les contributions esthétiques des paysages au bien-être humain à grande échelle est une tâche difficile. Cette recherche fournit une base technique pour modéliser le plaisir esthétique des paysages par les gens , tout en incorporant l’élément le plus important : les personnes elles-mêmes. » Ce travail a été publié dans la revue Nature Scientific Reports

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Intelligence Artificielle, Écosystème, Apprentissage Profond

Actualités – AR – Évaluer la beauté d’un écosystème grâce à l’intelligence artificielle

Source: https://www.swissinfo.ch/fre/evaluer-la-beaut%C3%A9-%C3%A9cosyst%C3%A9mique-par-l-intelligence-artificielle/47030320

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