Le site, qui a été révélé jeudi, est en exploitation depuis deux ans. Yoshua Bengio, professeur à l’Université de Montréal et fondateur de Mila, qui a également dirigé les recherches pour l’équipe du projet, a déclaré. Bengio, lauréat du prix Turing, a déclaré que les chercheurs voulaient créer des portraits qui semblaient personnels, ce qui a conduit à l’idée d’utiliser l’intelligence artificielle pour montrer à quoi pourrait ressembler votre maison lors d’une catastrophe environnementale.
« Dans le passé, les citoyens auraient entendu parler du changement climatique par des scientifiques, des rapports et des graphiques », a déclaré Bengio. « Et il y a l’aspect cognitif, c’est que quelque chose ne nous fait pas tellement peur si ce n’est pas juste devant nos yeux. »
Les climatologues ont rapporté en août que le monde était déjà environ 1,2 degrés Celsius plus chaud que les niveaux préindustriels. Ils disent que les températures doivent rester inférieures à 1,5 degré – un seuil critique pour éviter les effets les plus graves de la crise climatique. Avec chaque fraction de degré de réchauffement, les conséquences du changement climatique s’aggravent. Les scientifiques disent que même en limitant l’augmentation de la température à 1,5 degré Celsius, les types de conditions météorologiques extrêmes que le monde a connues cet été, y compris les crues éclair et les ouragans dévastateurs, ne feront que devenir plus graves et plus fréquents.
Il n’y a pas beaucoup de paires d’images montrant des maisons avant et après une inondation – le genre de données qui seraient utiles pour former un système d’IA sur la relation entre l’image alimentée et ce en quoi elle devrait être convertie. Pour compenser cela, les chercheurs ont commencé à construire un monde virtuel informatisé. Ce monde, équivalent à plusieurs pâtés de maisons d’une ville, leur permet de contrôler les inondations et d’autres éléments afin qu’ils puissent créer des images synthétiques de lieux « avant » et « après » une catastrophe climatique, a déclaré Sacha Lucioni, chercheur postdoctoral à l’Université de Montréal. . Milla est la chercheuse principale du projet.
Ces données synthétiques, ainsi que des images réelles montrant des maisons inondées et des images de ciel orange et de fumée, ont été utilisées pour entraîner un système d’IA à capturer une image donnée de Google Street View et à la faire ressembler à une catastrophe climatique à portée de main. Pour ce faire, le système doit d’abord savoir où, par exemple, l’eau doit aller dans une image donnée, puis dessine l’eau d’une manière qui semble réaliste, y compris les reflets des choses qui sortent de l’eau et les considérations pour éclairer l’image.
Une fois que l’utilisateur a saisi une adresse et que ThisClimateDoesNotExist a généré les images, le site Web encourage l’utilisateur à les partager avec d’autres et propose des ressources pour en savoir plus sur le changement climatique et le combattre.
« Je pense que ce que nous voulons, c’est canaliser ce principe, comme » Mec, ma maison est sous l’eau « , dans l’action climatique », a déclaré Lucioni.
Rachel Ramirez de CNN a contribué à ce rapport.
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