Un chien renifleur de microplancton robotique

Un chien renifleur de microplancton robotique

Une vue sous-marine d’un filet de phytoplancton faisant son travail. Crédit: Geir Johnsen / NTNU

Le phytoplancton marin, ou plancton végétal, est extrêmement important pour la vie sur Terre. Au fur et à mesure de leur travail de transformation de la lumière du soleil en énergie, ils produisent 50% de l’oxygène que nous respirons.

Il n’est pas étonnant que les chercheurs veuillent savoir ce que le changement climatique et le réchauffement de l’océan pourraient faire à ces minuscules usines d’oxygène flottantes, d’autant plus qu’elles servent de base aux réseaux trophiques marins et soutiennent ainsi la production de zooplancton et de poissons.

Mais compter et identifier le plancton est incroyablement difficile. C’est comme chercher un million de minuscules aiguilles dans une énorme botte de foin – sauf que la botte de foin et les aiguilles se déplacent constamment dans les vastes étendues de l’océan, dans l’espace et dans le temps.

Aujourd’hui, une collaboration interdisciplinaire entre les chercheurs de NTNU et leurs collègues de SINTEF Ocean développe un véhicule sous-marin autonome léger et robotique intelligent (LAUV) programmé pour trouver et identifier différents groupes de plancton.

Le projet de cinq ans, appelé AILARON, a reçu 9,5 millions de NOK par le Conseil norvégien de la recherche en 2017. Plus tôt ce printemps, des chercheurs ont emmené le LAUV sur la côte norvégienne pour un essai routier.

Image, analyser, planifier et apprendre

Des chercheurs des départements d’ingénierie, de cybernétique, de technologie marine et de biologie de l’université font tous partie de la collaboration.

La particularité ici est que le LAUV utilise toute la chaîne de traitement de l’imagerie, de l’apprentissage automatique, de l’hydrodynamique, de la planification et de l’intelligence artificielle pour «imager, analyser, planifier et apprendre» tout au long de son travail.

Un chien renifleur de microplancton robotique

La star du spectacle: Le véhicule sous-marin autonome léger sur un établi, avant déploiement. Crédits: Annecken Nøland

En conséquence, le robot peut même estimer où se dirigent les organismes flottants, afin que les chercheurs puissent collecter plus d’informations sur le plancton lorsque les organismes chevauchent les courants océaniques. Considérez le LAUV comme une version robotique d’un vrai chien renifleur de drogue, si le chien pouvait à la fois identifier les drogues dans un sac et dire à ses maîtres où le sac était dirigé.

«Ce que fait notre LAUV, c’est améliorer la précision, réduire l’incertitude de mesure et accélérer notre capacité à échantillonner le plancton avec une haute résolution, à la fois dans l’espace et dans le temps», a déclaré Annette Stahl, professeure agrégée au département d’ingénierie cybernétique de NTNU, responsable du projet AILARON .

Approches actuelles limitées, chronophages

L’échantillonnage du phytoplancton à l’aide de méthodes conventionnelles prend beaucoup de temps et peut être coûteux.

«Les analyses d’échantillons de phytoplancton, en particulier à haute résolution temporelle et spatiale, peuvent coûter très cher», explique Nicole Aberle-Malzahn, professeure agrégée au département de biologie de NTNU, qui fait partie du projet.

L’avantage des méthodes plus conventionnelles est qu’elles peuvent fournir beaucoup d’informations, en particulier en ce qui concerne la composition des espèces et la biodiversité.

Mais la plupart des échantillonneurs embarqués ou amarrés ne fournissent que des instantanés dans l’espace ou dans le temps, ou si les informations sont collectées par satellite, une très grande image de ce qui se passe dans l’océan, sans trop de détails.

Entrez le chien renifleur robotique LAUV.

Un chien renifleur de microplancton robotique

Maren Thu, de la station biologique de Trondheim, utilise un échantillonneur d’eau en plexiglas, conçu par des chercheurs du NTNU et construit à l’université. La conception permet aux chercheurs de prélever des échantillons d’eau rapides et efficaces dans des mers agitées. Crédit: Geir Johnsen / NTNU

La révolution robotique rencontre l’intelligence artificielle

Le robot LAUV affiné par le groupe de recherche AILARON ressemble à une petite torpille élancée.

Il dispose d’une caméra qui prend des images du plancton dans les couches supérieures de l’océan, dans une zone appelée zone photique, aussi profonde que la lumière du soleil peut pénétrer. Il est également équipé de capteurs de chlorophylle, de conductivité, de profondeur, d’oxygène, de salinité et de température et hydrodynamique (DVL).

Dans un récent effort de terrain coordonné par Joseph Garrett, un chercheur postdoctoral au département d’ingénierie cybernétique de NTNU, un groupe interdisciplinaire de scientifiques s’est réuni à la station de terrain de Mausund, sur une petite île au milieu de la côte norvégienne, à environ trois heures de route de Trondheim.

Le but était d’attraper la floraison printanière, lorsque le phytoplancton réagit à l’augmentation de la lumière du soleil associée au printemps et que sa biomasse commence à exploser.

Les chercheurs, dirigés par Tor Arne Johansen, professeur au département d’ingénierie cybernétique de NTNU, ont utilisé l’imagerie hyperspectrale de drones et de petits avions pour fournir des estimations de phytoplancton au-dessus de la surface de l’eau. Ils disposaient également d’images satellites pour fournir des estimations de la chlorophylle depuis l’espace. Enfin, l’équipe d’échantillonnage du LAUV et du plancton a envoyé ses appareils sur les rails pour suivre la floraison dans le temps et dans l’espace.

Les scientifiques ont confirmé que le phytoplancton «fleurissait» en filtrant l’eau de mer. Lorsque les filtres blancs brillants sont devenus bruns, ils ont su que la production de phytoplancton dans la colonne d’eau était à la vitesse supérieure.

Un chien renifleur de microplancton robotique

Les chercheurs peuvent dire si le phytoplancton microscopique a commencé sa «floraison» printanière en filtrant l’eau de mer. Si le phytoplancton est en fleur et que son nombre est élevé, il se concentrera sur le filtre et le brunira. Crédits: Annecken Nøland

Entraîner le chien renifleur

L’AUV peut regarder les images et les classer tout de suite, car il a été «appris» au fil du temps à reconnaître différents groupes de plancton à partir des images prises.

L’ordinateur de bord génère également une carte de densité de probabilité pour montrer l’étendue surfacique des organismes qu’il a détectés.

Le LAUV peut également décider de revenir aux hotspots précédemment détectés contenant des espèces d’intérêt dans la zone qu’ils ont étudiée. C’est là que les gestionnaires humains peuvent jouer un rôle, car ils peuvent «parler» au LAUV si nécessaire.

Les chercheurs peuvent également modifier les préférences d’échantillonnage du LAUV à la volée en réponse à ce qu’il trouve, c’est pourquoi ils l’appellent une sorte de chien renifleur – il peut détecter des échantillons d’intérêt et cartographier un volume où un navire de recherche pourrait venir et suivre. -sur l’échantillonnage.

Les informations collectées par les capteurs lorsque le LAUV prélève ses échantillons peuvent aider à déterminer la propagation et le volume des créatures ciblées avant que le LAUV aille au prochain hotspot.

Peut prédire où vont les courants

Le plancton ne peut pas nager à contre-courant. Au lieu de cela, ils flottent et sont advectés par les courants. Cela signifie que les chercheurs doivent savoir ce qui se passe avec les courants.

Un chien renifleur de microplancton robotique

La photo montre une image agrandie du zooplancton, échantillonnée lors de l’essai sur le terrain. Crédits: Annecken Nøland

Le chien renifleur LAUV dispose d’un équipement qui lui permet de créer une estimation des courants locaux à différentes couches de profondeur. Il calcule ensuite un modèle qui lui permettra de prédire où va le plancton, et qui peut aider le LAUV à décider où il doit aller ensuite.

L’échantillonnage et le traitement des images par le LAUV est un processus appelé itératif, c’est-à-dire que l’échantillonnage est répété et affiné. C’est comme entraîner un chien renifleur avec des milliers de séances d’entraînement.

L’objectif général est que le LAUV soit en mesure de visiter le hotspot du plancton après avoir mené une enquête initiale sur la «tondeuse à gazon fixe» – ce qui est à peu près ce que cela ressemble.

«L’objectif est que nous puissions comprendre les structures et la dispersion des communautés en relation avec les processus biologiques de la colonne d’eau», a déclaré Stahl. « Et l’utilisation du LAUV nous permet de collecter ces informations – par exemple, notre LAUV peut fonctionner jusqu’à 48 heures. »

Beaucoup de détails dans le temps et dans l’espace

L’utilisation des technologies intelligentes LAUV permet d’évaluer les conditions biologiques, physiques et chimiques dans une zone donnée avec une résolution temporelle et spatiale élevée, a déclaré Stahl.

«Nous ne pourrions jamais obtenir ce type de résolution en utilisant les méthodes traditionnelles d’échantillonnage du plancton», a-t-elle déclaré. «Des projets comme AILARON peuvent ainsi contribuer à faire progresser nos connaissances sur l’état des écosystèmes et à accroître nos possibilités de surveillance et de gestion des écosystèmes dans les conditions océaniques futures.

Geir Johnson, biologiste marin au département de biologie de NTNU (NTNU) et chercheur clé au Center for Autonomous Marine Operations and Systems (AMOS) de l’université est d’accord.

« Nous voulons avoir une vue d’ensemble de la distribution des espèces, de la biomasse et de l’état de santé en fonction du temps et de l’espace », a-t-il déclaré. « Mais pour ce faire, nous devons utiliser des robots sous-marins porteurs d’instruments. »

Trouver – et compter – les «aiguilles dans les meules de foin» de l’océan

Il n’est pas facile de compter les organismes microscopiques dans le grand océan bleu. Voici quelques-unes des approches les plus courantes.

Filets à plancton:

  • C’est là que les scientifiques traînent des filets de phyto et de zooplancton spécialement conçus derrière le navire pour collecter des échantillons, ou utilisent des échantillonneurs d’eau pour collecter l’eau de mer à différentes profondeurs d’eau afin que même les plus petites fractions unicellulaires du plancton puissent être analysées de manière qualitative et quantitative .
  • L’inconvénient est que les filets à plancton ne peuvent pas dire aux chercheurs si le plancton est en plaques ou largement répandu. Sans beaucoup d’échantillons au fil du temps, les chercheurs ne peuvent pas déterminer à quel point leur échantillon est représentatif et comment cela reflète la plus grande abondance et la composition de la communauté des créatures dans la région.

Échantillonneurs amarrés:

  • Il peut s’agir d’un écho-sondeur ancré dans un endroit spécifique qui envoie des ondes sonores à travers l’eau qui rebondissent sur le zooplancton et peuvent collecter des informations tant que le moniteur est amarré dans l’eau.

Images satellites:

  • Les images satellites peuvent permettre aux chercheurs de mesurer la quantité de chlorophylle a dans l’eau.
  • La chlorophylle a est la substance du phytoplancton qui leur permet de transformer l’énergie lumineuse en énergie chimique liée.
  • Il peut également être utilisé comme indicateur de la biomasse de phytoplancton, car plus il y a de chlorophylle a comme pigment commun à toutes les algues photosynthétiques.
  • Cela donne aux chercheurs une très grande image de la biomasse photosynthétique à la surface de l’océan, mais pas beaucoup de détails.

Dans le monde du minuscule phytoplancton: des algues microscopiques qui fournissent l’essentiel de notre oxygène


Plus d’information:
Faire progresser l’observation de l’océan avec un explorateur robotique mobile piloté par l’IA, Océanographie (2020). DOI: 10.5670 / océanog.2020.307

Fourni par l’Université norvégienne des sciences et de la technologie

Citation: Un chien renifleur de microplancton robotique (2021, 27 mai) récupéré le 27 mai 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-05-robotic-microplankton-sniffer-dog.html

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