Cet outil d’IA pour le climat n’existe pas montre l’effet du climat sur votre maison
Un nouvel outil doté d’une IA de reconnaissance d’images de pointe vous permet de visualiser les effets futurs du changement climatique sur n’importe quel endroit dans le monde, y compris votre propre maison.
Le projet, intitulé « Ce climat n’existe pas », vous permet d’entrer l’adresse de votre domicile actuel ou de votre destination de voyage préférée et de voir à quoi cela pourrait ressembler des années plus tard une fois que le changement climatique aura fait des ravages.
Vous pouvez voir à quoi ressemblera Disneyland recouvert de smog, la façon dont le smog extrême a recouvert Pékin en 2014. Vous pouvez voir à quoi ressemblera votre maison d’enfance après avoir été inondée par la montée du niveau de la mer, la façon dont les inondations ont dévasté l’Indonésie en 2020 après une déforestation généralisée.
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Les phénomènes météorologiques extrêmes dus au changement climatique ont déjà un impact sur des coins du globe.
Dans un projet distinct de Carbon Brief, un site britannique axé sur la science et la politique climatiques, les chercheurs ont parcouru plus de 350 études évaluées par des pairs examinant les tendances météorologiques et cartographié les événements météorologiques extrêmes. Ils ont découvert que 70 % des 405 tendances météorologiques extrêmes qu’ils ont observées étaient rendues plus probables ou plus graves par le changement climatique d’origine humaine, des vagues de chaleur en France aux ouragans dans les Caraïbes.
De même, le projet « Ce climat n’existe pas » souligne que le changement climatique a des conséquences désastreuses partout dans le monde en ce moment, même si ce n’est pas dans votre propre arrière-cour.
Cependant, le projet n’est pas destiné à vous faire vous sentir déprimé. Il a été développé par un groupe de scientifiques de l’IA pour sensibiliser aux effets personnels du changement climatique et proposer une série d’actions concrètes que vous pouvez prendre pour aider.
« Les images peuvent ouvrir les yeux, mais ensuite vous prenez cela, et vous apprenez ce que vous pouvez faire, et vous apprenez comment vous pouvez vous impliquer », explique Sasha Luccioni, chercheuse postdoctorale qui travaille à Mila, l’Institut québécois d’IA derrière le projet climat.
Après avoir vu la visualisation, vous pouvez envoyer un lien vers les images à d’autres et le partager pour sensibiliser. En outre, le site vous montre comment vous pouvez entreprendre des actions collectives, telles que l’engagement avec vos représentants, et des actions individuelles, telles que la modification de votre alimentation ou de vos habitudes de consommation, pour atténuer les effets du changement climatique.
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« Encadrer l’ensemble du projet et s’assurer que les images étaient utilisées de manière essentiellement productive ou positive, ce qui était vraiment très important. C’est pourquoi nous travaillons avec des communicateurs climatiques », explique Luccioni.
Voici quelques-unes des images qu’ils ont générées :
Comment ils ont construit la technologie
Le projet a duré des années, commençant en 2019 et étant publié en 2021 dans le cadre de la conférence sur le climat COP26 à Glasgow.
L’idée a été inspirée par une technologie appelée réseaux contradictoires génératifs, ou GAN, imaginée par le chercheur Ian Goodfellow après un « débat houleux dans un pub de Montréal », selon le MIT Technology Review.
Les GAN étaient à l’origine utilisés pour développer des deepfakes, de fausses images qui semblent incroyablement réalistes. Le MIT l’a utilisé dans le passé pour générer des images de chevaux portant des chapeaux ainsi que des visualisations de votre ville natale en tant que zone de guerre, dans le but de personnaliser les atrocités de la guerre civile syrienne. .
Les chercheurs de Mila ont pensé : « Pourquoi ne pouvons-nous pas l’utiliser également pour le changement climatique ? »
La construction de ces scénarios s’est avérée être un défi intéressant pour les chercheurs de l’institut de recherche Mila.
Le smog était un peu plus simple. Le modèle devait principalement identifier les objets et leurs tailles relatives, et à partir de là, il pouvait déterminer comment le smog devrait apparaître en fonction de la distance relative par rapport au spectateur.
Générer une fausse image d’une zone inondée s’est avéré être le plus difficile, selon Luccioni.
« En fait, la collecte de données a pris beaucoup de temps, car nous pensions d’abord que nous serions en mesure d’obtenir beaucoup de données. Mais il s’avère que lorsqu’une inondation se produit, par exemple, les gens ont tendance à ne pas rester. Ils partiront Et il y a des images d’inondations, mais elles proviennent généralement d’hélicoptères », explique Luccioni.
Lorsque les chercheurs de Mila n’ont pas pu trouver suffisamment d’images du monde réel pour entraîner leur modèle, ils se sont tournés vers les images virtuelles des fabricants de jeux vidéo locaux. Ils ont demandé aux développeurs du jeu vidéo Watchdogs d’inonder le monde virtuel qu’ils ont construit de la région de la baie de San Francisco et de prendre des captures d’écran pour fournir des données aux modèles de Mila.
En plus de cela, les chercheurs de Mila sont allés à la télévision pour promouvoir leur projet, demandant aux Canadiens d’envoyer des photos qu’ils avaient prises des inondations d’il y a quelques années. Après leurs efforts concertés, ils ont pu rassembler environ 5 000 images.
Avec une équipe de plus de 20 experts en apprentissage automatique dirigée par le directeur scientifique Yoshua Bengio, les chercheurs de Mila ont pu utiliser un GAN qu’ils ont créé pour générer ces images. Ils ont collaboré avec des communicateurs climatiques et des climatologues pour créer des messages qui, ils l’espèrent, encourageront un changement positif.
Michelle Shen est journaliste numérique Money & Tech pour USA TODAY. Vous pouvez la joindre @michelle_shen10 sur Twitter.