Les paléontologues améliorent la compréhension humaine de l'histoire de la vie sur Terre grâce à l'étude des fossiles, en les identifiant par l'examen de caractéristiques telles que la géométrie. Cependant, l'université adventiste Southern explore une méthode plus rapide et plus efficace pour classer ces vestiges anciens.

Le Département de biologie et de professions paramédicales de l'université, en collaboration avec l'École d'informatique, a lancé un projet qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour identifier automatiquement les dents de dinosaures. Ce projet emploie l'apprentissage profond, une forme d'IA qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre à partir de données et résoudre des problèmes complexes.

L'idée du projet a été développée par le Dr Harvey Alférez, professeur et directeur du Centre pour l'innovation et la recherche en informatique (CIRC), et le Dr Keith Snyder, président du Département de biologie et de santé alliée, à l'automne 2022. Ils visaient à explorer la possibilité d'utiliser la technologie de l'apprentissage profond pour classer les images de dents de dinosaures. L'approche consistait à entrer des images dans un modèle pour l'entraînement, lui permettant de classer et de regrouper les images en fonction des types de dents reconnus.

Jacob Bahn, un étudiant diplômé cherchant un projet de thèse de maîtrise, a été invité par Alférez à rejoindre cette initiative en octobre 2022. « J'étais très intrigué par le projet, même si je n'avais jamais travaillé auparavant avec la technologie de l'apprentissage profond », a déclaré Bahn. Il a travaillé avec un ensemble de données de 487 images de la collection de dents microfossilisées de Pectinodon bakkeri de Snyder, qui ont été collectées lors de fouilles de dinosaures dans le Wyoming.

Bahn a organisé des valeurs numériques basées sur des caractéristiques spécifiques des dents de dinosaures dans un fichier, appliquant ensuite des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer trois groupements distincts. Ces groupements ont ensuite été utilisés pour entraîner le modèle d'apprentissage profond à classer automatiquement les images. Quatre-vingts pour cent des images de Snyder ont été utilisées pour l'entraînement, tandis que les 20 % restants ont été employés pour la validation après un processus de nettoyage.

Le modèle d'apprentissage profond a été entraîné sur un nouveau serveur GPU à l'École d'informatique qui a été acheté avec des fonds d'une subvention de recherche fournie par le Conseil de la foi et de la science de la Conférence générale des Adventistes du septième jour, ainsi que des dons du Giving Day 2022 de Southern.

Les premiers résultats de la phase de validation sont encourageants, montrant une précision de 71 %, un rappel de 70,5 % et un score F1 de 70,5 %, ce qui reflète la fiabilité du modèle dans ce contexte. Alférez, Bahn et Snyder travaillent actuellement à affiner la thèse originale de Bahn dans le but de la faire examiner par des pairs et de la publier dans une revue académique.

Bahn, qui travaille maintenant comme ingénieur logiciel pour la Tennessee Valley Authority, a exprimé son enthousiasme pour le projet : « C'est un sujet de conversation amusant dans ma carrière. J'ai toujours été un peu geek en ce qui concerne la technologie, et pourquoi ne pas y ajouter des dinosaures ? »

Alférez et Snyder ont tous deux souligné que ce projet représente une collaboration significative entre les deux départements de Southern. « La nature de ce projet nécessite beaucoup de données, ce que l'équipe de biologie peut fournir, a noté Alférez. Ensuite, le traitement de ces données est notre domaine — le côté informatique des choses. »

Snyder a ajouté : « Pour un projet comme celui-ci, il est essentiel d'avoir l'expertise dans les deux domaines pour atteindre l'objectif. »

Selon Alférez et Snyder, cette initiative collaborative a ouvert la voie à l'École d'informatique et au Département de biologie et de professions paramédicales pour poursuivre d'autres projets visant à offrir plus d'opportunités d'apprentissage aux étudiants. « Nous vivons à l'ère de l'IA, a déclaré Alférez. Grâce à ces projets, les étudiants sont capables de générer de nouvelles connaissances et d'acquérir la préparation nécessaire pour des emplois où l'IA est très recherchée. »

L'article original a été publié sur le site de l'université Southern.