Dans son sixième rapport, leGroupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) a souligné que l’influence humaine sur le réchauffement climatique est « sans équivoque ».
Montée des eaux : entre autres choses, il est quasiment certain que le phénomène va continuer à s'accentuer au XXIe siècle. Mais amener les gens à se soucier de ces conséquences est une tout autre affaire : une équipe de chercheurs canadiens et américains ça utilise l'intelligence artificielle pour montrer aux sceptiques et aux « gens distraits » les effets des inondations que nous verrons dans un avenir proche.
Montée des mers : ouvrez les yeux et réagissez
Le travail, expliquent les chercheurs, vise à lutter contre l’inaction. « Il a été découvert que visualiser les effets du changement climatique et en particulier de la montée des eaux aide à surmonter la distance. Il s’agit d’un phénomène psychologique qui rend ce danger perçu comme lointain et incertain dans le temps et dans l’espace. Et donc il ne réagit pas », ont-ils écrit.
Les images d’événements météorologiques extrêmes et de leurs impacts sont particulièrement susceptibles de déclencher des changements de comportement. Des recherches antérieures ont montré que la simulation de perspectives à la première personne sur la montée des mers peut contribuer à réduire la distance.
ClimateGAN nous montre l'ampleur du problème
Les chercheurs ont créé un modèle appelé ClimatGAN (vous savez que sont les GAN, non ?) qui « exploite à la fois des données simulées et réelles pour générer des images réalistes ». À propos de quoi? Du désastre qui nous attend jusqu’à ce que nous changions de direction. ClimateGAN exploite d’abord un modèle Masker, qui prédit à quoi ressemblerait une image sous l’eau. Ensuite, il utilise un modèle Painter (lui-même utilisant GauGAN, un modèle d'apprentissage profond de Nvidia Research) pour générer les textures d'eau appropriées en fonction de l'image d'entrée et de la prédiction du modèle de masque. Je vais vous montrer d'abord : ici.
Pour entraîner l’IA, les auteurs ont collecté un total de 6740 5540 images : 1200 XNUMX scènes non inondées pour entraîner le modèle Masker et XNUMX XNUMX pour le modèle Painter. Ils mettent désormais ces travaux à la disposition d’autres chercheurs pour affiner davantage ces modèles.
Qui ont actuellement des limites, notent les chercheurs.
Un Google Street View montrant le monde flagellé
Quelles sont ces limites ? « Une extension intuitive de notre modèle consisterait à créer des inondations dues à la montée des mers à n’importe quelle hauteur choisie. Nous avons du mal à le faire car il n’existe pas de données de plans de rues à différentes hauteurs. »
L’objectif serait de montrer différents effets pour autant de scénarios, afin de mieux comprendre la corrélation directe entre agir contre le réchauffement climatique (et la montée du niveau de la mer qui en résulte) et ne rien faire. En espérant que cela puisse choquer certains, même ceux qui nient encore le phénomène. malgré le fait que nous en soyons conscients depuis 150 ans.
Le code pour ClimateGAN, ainsi que les données simulées, sont disponibles sur GitHub.
