Des chercheurs de la Rosenstiel School of Marine, Atmospheric, and Earth Science de l’Université de Miami ont démontré un système d’imagerie aéroporté capable de détecter des explosifs sous-marins cachés avec une précision de 100 %, en combinant la technologie des drones et deux systèmes optiques développés par la NASA.
Le système, décrit dans une étude publiée dans Frontiers in Marine Science, combine Fluid Lensing, un algorithme personnalisé qui élimine la distorsion des vagues en temps réel pour capturer des images nettes des fonds marins, et MiDAR (Multispectral Imaging, Detection, and Active Reflectance), qui projette plusieurs longueurs d’onde de lumière à travers la colonne d’eau pour illuminer les profondeurs océaniques sombres. Monté sur des drones survolant les Florida Keys, le dispositif a produit des images multispectrales sans distorsion qu’un modèle d’IA a ensuite analysées pour détecter des signes de munitions non explosées.
Les résultats étaient sans équivoque : le système a identifié chaque munition d’essai inerte et leurre placé sur les fonds marins autour de Broad Key, même après des semaines de croissance biologique et d’accumulation de sédiments qui avaient fortement obscurci les cibles.
Un problème mondial caché dans les eaux peu profondes
Des décennies de conflits militaires ont laissé des bombes, mines et obus d’artillerie non explosés dispersés dans les eaux côtières peu profondes du monde entier. Beaucoup se trouvent dans des eaux de moins de 10 mètres de profondeur où le sonar conventionnel est inefficace, les plates-formes sonar ne pouvant pas opérer à de si faibles profondeurs, et où la distorsion des vagues et le déplacement du sable rendent les caméras optiques standard inutiles.
« Les munitions non explosées dans les eaux peu profondes restent un défi mondial sérieux », a déclaré Ved Chirayath, titulaire de la chaire Vetlesen en sciences de la Terre à la Rosenstiel School et auteur principal de l’étude. « Nos résultats démontrent une solution aéroportée évolutive qui peut contribuer à améliorer la précision de détection et favoriser des environnements côtiers plus sûrs. »
Les méthodes existantes reposent sur des recherches menées par des plongeurs et des relevés acoustiques par bateau, qui sont tous deux lents, coûteux et dangereux. Les anciennes munitions libèrent des produits chimiques toxiques dans des écosystèmes fragiles et menacent les touristes, les voies maritimes et les projets d’infrastructure côtière des anciens champs de bataille européens et des sites de décharge du Pacifique.
Comment l’IA trouve les bombes
Le modèle d’apprentissage automatique a été entraîné sur des images de drones à haute résolution pour reconnaître les signatures géométriques des munitions, les distinguant des formations coralliennes, des roches et des débris naturels. Comme Fluid Lensing élimine la distorsion des vagues avant que l’image n’atteigne l’IA, le modèle travaille avec des données propres plutôt que d’essayer de compenser des entrées floues, un choix de conception que les chercheurs attribuent au taux de détection de 100 %.
La prochaine étape consiste à tester le système sur une plus large gamme d’environnements marins, y compris les canaux troubles de l’Atlantique et les baies profondes du Pacifique, afin de valider s’il maintient sa précision dans des conditions aquatiques plus difficiles.
Traduit par Lydie