Utiliser l'IA pour lutter contre le dumping illégal des déchets à Chypre

La gestion des déchets, c'est un vrai souci dans plein d'endroits, y compris Chypre. Dans les zones rurales, il y a souvent peu d'options légales pour se débarrasser des déchets, ce qui mène à des dépôts sauvages, parfois appelés "fly-tipping". Ça complique la mesure de la gravité du problème et les ressources pour y remédier sont limitées. Trouver un moyen d'identifier automatiquement ces dépôts illégaux pourrait aider les autorités locales à mieux gérer les déchets.

#Objectifs de l'Étude

Cette étude visait à déterminer si l'intelligence artificielle (IA) et les Images satellites pouvaient être utilisées pour repérer des dépôts illégaux de déchets dans les zones rurales de Chypre. Pour ce faire, un nouvel ensemble d'images montrant à la fois des lieux avec des déchets et sans déchets a été rassemblé. Rassembler suffisamment d'images pour entraîner l'IA peut prendre beaucoup de temps et d'argent. Donc, un petit ensemble initial d'images a été créé puis agrandi en utilisant des techniques permettant d'avoir plus de données sans créer de nouvelles images.

L'IA a utilisé un système spécial appelé réseau de neurones, qui est efficace pour reconnaître des motifs dans les images. Un type particulier de réseau de neurones, appelé "réseau de neurones convolutionnel" (CNN), a été choisi pour cette tâche. La performance du modèle a été testée avec un ensemble d'images séparé qui ne faisait pas partie du processus d'entraînement.

Le résultat était un modèle d'apprentissage profond capable d'identifier correctement les images contenant des déchets environ 90% du temps. Ce modèle pourrait potentiellement servir à créer une carte précise des lieux où il y a des déchets à Chypre.

#Contexte et Importance

Le dépôt illégal de déchets est un problème sérieux à travers le monde, causant des dommages à l'environnement, des risques pour la santé, et d'autres soucis. À Chypre, les zones rurales ont des taux de dépôts illégaux particulièrement élevés, car il y a peu d'options de recyclage. Comprendre combien de déchets sont jetés et où ils se trouvent pourrait aider à motiver les gouvernements à agir.

Vérifier manuellement les terrains pour trouver des dépôts de déchets serait extrêmement long et sujet à des erreurs. Pour un petit pays comme Chypre, avec beaucoup de terrain à couvrir, trier des milliers d'images est une tâche ardue. Si une personne peut analyser une image par minute, des milliers d'heures seraient nécessaires pour terminer le travail.

Certaines projets ont déjà tenté d'utiliser l'IA pour trouver de grandes décharges, mais peu se sont concentrés sur les petits sites de dépôts, qui sont là où se produisent la plupart des problèmes à Chypre. Heureusement, la montée des images satellites haute résolution permet d'étudier ces petites zones de manière plus approfondie. Cette étude a utilisé un type de réseau de neurones connu pour bien fonctionner avec des images satellites, en se concentrant spécifiquement sur ces petits sites de dépôts.

#Objectifs de Recherche

L'objectif principal de ce travail était de créer et d'évaluer un système utilisant l'IA pour identifier les dépôts de déchets à Chypre. Cela nécessitait de collecter et de labelliser des images satellites. Cependant, rassembler suffisamment d'images labellisées est une tâche compliquée. Pour résoudre ce problème, diverses techniques ont été utilisées pour créer plus d'images en modifiant les originales grâce à des actions comme la rotation, le recadrage et l'amélioration.

La recherche visait à répondre à deux questions clés :

1. Quelles techniques d'Apprentissage automatique sont les plus efficaces pour trouver de petits dépôts de déchets à Chypre en utilisant des images satellites ?
2. Dans quelle mesure les techniques utilisées pour modifier les images peuvent-elles améliorer l'efficacité du modèle d'apprentissage automatique ?

Pour répondre à ces questions, plusieurs étapes ont été suivies. D'abord, un ensemble de base d'images satellites a été collecté, montrant des lieux de déchets connus. Cet ensemble a été élargi avec différentes techniques de modification, puis divers modèles d'apprentissage automatique ont été testés pour trouver le plus efficace. Le modèle final a été entraîné sur le plus grand ensemble d'images, et son exactitude a été vérifiée à l'aide de différentes méthodes de validation pour comprendre son efficacité.

#Comprendre les Réseaux de Neurones

Les réseaux de neurones, conçus pour fonctionner comme le cerveau humain, sont utilisés dans la reconnaissance d'images depuis des années. Dans le passé, des réseaux plus simples pouvaient reconnaître des motifs basiques, mais avaient du mal avec des images plus complexes. Le développement des Réseaux de Neurones Convolutionnels a résolu ce problème, facilitant le travail avec des images.

Ces réseaux spéciaux fonctionnent en prenant des images et en appliquant différents filtres à chaque couche pour détecter les caractéristiques des images étape par étape. Les premières couches peuvent chercher des formes simples, tandis que les couches plus profondes identifient des motifs plus complexes, comme la présence de déchets.

#Collecte et Augmentation des Données

Collecter des images satellites pour entraîner le modèle IA est une tâche significative. Cette étude s'est concentrée sur l'utilisation d'images satellites disponibles publiquement. Les images choisies étaient centrées sur des sites de déchets connus et comprenaient un nombre correspondant d'images de lieux sans déchets pour maintenir un équilibre.

Pour le processus d'augmentation, les techniques suivantes ont été utilisées :

• Recadrage : Couper les images pour se concentrer sur des zones spécifiques.
• Rotation : Tourner les images sous différents angles.
• Inversion : Miroiter les images horizontalement et verticalement.
• Amélioration : Rendre les images plus claires pour accentuer les détails.

Grâce à ces techniques, le nombre d'images est passé d'un ensemble de base de 100 à plus de 2 400.

#Entraînement du Modèle

Une fois les données augmentées obtenues, le processus d'apprentissage automatique a commencé. Seuls les réseaux de neurones convolutionnels ont été considérés, car ils sont connus pour bien fonctionner dans les tâches de classification d'images. Plusieurs modèles CNN ont été testés pour voir lequel fonctionnait le mieux pour cette recherche.

Le modèle ResNet-50 a finalement été sélectionné en raison de ses performances solides dans d'autres études et de sa capacité à gérer la complexité d'identifier des déchets dans les images. Ce modèle a été ensuite entraîné avec le grand ensemble d'images, qui avaient été améliorées grâce aux différentes méthodes d'augmentation.

#Évaluation de la Performance

Après l'entraînement, la performance du modèle a été évaluée en utilisant diverses méthodes pour s'assurer qu'il pouvait classer correctement si une image contenait des déchets. Cela incluait de vérifier combien de prévisions étaient correctes par rapport au nombre total d'images. Différentes statistiques ont été utilisées pour capturer cette performance, comme les mesures de précision, de rappel, et d'exactitude.

Les expériences ont montré que le modèle ResNet-50 était efficace pour détecter les dépôts de déchets. Avec les données augmentées, son exactitude a atteint environ 90%. Cette forte performance suggère que le modèle pourrait avoir des applications pratiques pour aider les autorités à gérer les déchets plus efficacement.

#Résultats Clés et Contributions

Les principales contributions de cette étude incluent :

• Un nouvel ensemble de référence d'images satellites labellisées qui pourrait être utile pour d'autres chercheurs.
• Des ensembles de données élargis incluant diverses images augmentées.
• Un modèle d'apprentissage automatique efficace qui peut aider à identifier des tas de déchets et soutenir les politiques de gestion des déchets à Chypre.

#Directions Futures

Le travail en cours vise à améliorer ce domaine de recherche en :

• Augmentant la quantité et la qualité de l'ensemble de données de base.
• Trouvant des moyens automatiques de collecter des images satellites pertinentes pour l'élimination des déchets.
• Développant un système complet qui puisse cartographier les lieux de déchets dans les zones rurales de Chypre.

L'espoir est qu'en continuant cette recherche, de meilleurs outils puissent être développés pour s'attaquer au problème du dépôt illégal de déchets, au bénéfice de l'environnement et des communautés locales.