يستفيد بعض الباحثين من مجموعة واسعة من التقنيات للمساعدة في جهود الحفاظ على الحياة البرية والأراضي حول العالم. يتضمن ذلك تتبع الدببة في غرب كندا بإمكانيات التعرف على الوجه، والتنبؤ بحرائق الغابات في الولايات المتحدة؛ من خلال التعلم العميق.
في أستراليا، يتخذ فريق في جامعة كوينزلاند للتكنولوجيا (QUT) منهجًا ذكيًا في اكتشاف أماكن تواجد حيوان الكوالا وحمايته باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والطائرات بدون طيار والتصوير الحراري والتعلم الآلي.
ومن مخاطر تجارة الفراء إلى فقدان الموائل بسبب تطوير الأراضي، واجه حيوان الكوالا تهديدات وجودية لا تُعد ولا تحصى. وفي السنوات الأخيرة، أدت تأثيرات تغير المناخ إلى تفاقم ضعف الأنواع. على سبيل المثال، تشير التقديرات إلى أن أكثر من 5000 من حيوان الكوالا ماتوا نتيجة حرائق الغابات في أستراليا بين عامي 2019 و2020، وبدون حماية مناسبة؛ لذلك ذكر المجلس التشريعي لنيو ساوث ويل أن حيوان الكوالا يمكن أن ينقرض من الولاية.
قال ” جرانت هاميلتون”؛ الأستاذ المشارك في علم البيئة بجامعة كوينزلاند والذي يقود أيضًا هذا الجهد البحثي: “الكوالا حيوان أسترالي مبدع، لا يوجد في أي مكان آخر في العالم، ونحن بحاجة إلى معرفة عددهم في الأدغال بالفعل، لكننا لا نعرف؛وهذا لأنهم يصعب العثور عليهم”.
وأوضح “هاميلتون” أن الباحثين استخدموا عددًا من الطرق لعد حيوان الكوالا بدءًا من الكشف الصوتي إلى عد الكريات البرازية بمساعدة الكلاب، ولكن، تاريخيًا، يتضمن الأسلوب الأكثر دقة فريقًا من الأشخاص الذين يسيرون في مقاطع عرضية تحت المظلة لعد حيوان الكوالا بشكل فردي. لكن هذا النهج الذي يتطلب الكثير من العمالة على الأرض يخطئ العديد من الكوالا في الميدان. وأظهرت الأبحاث أن الخبراء قادرون فقط على اكتشاف حوالي ثلاثة من كل أربعة كوالا في منطقة معينة.
ولزيادة كفاءة ودقة احتساب عدد حيوان الكوالا، طور “هاميلتون” وفريقه منهجية تستخدم الطائرات بدون طيار والكاميرات الحرارية والذكاء الاصطناعي.
في البداية، قال “هاميلتون”: “إن استخدام طائرة بدون طيار لحصر أعداد حيوان الكوالا ليس سهلًا كما نعتقد، فتلك الحيوانات تجلس على قمم الاشجار وبين النباتات المعقدة ثلاثية الأبعاد”.
وأضاف: “من أجل غربلة هذه الصور الحرارية التي جمعتها الطائرات بدون طيار والمساعدة في تحديد الهوية، طوّر الفريق خوارزميات التعلم الآلي، لكن تدريب هذه النماذج جاء أيضًا مع القليل من منحنى التعلم”.
ولتمكين خوارزمية ما من التمييز بين الصورة الحرارية للكوالا من شاحنة بيك آب خاملة على سبيل المثال، يحتاج النموذج إلى مجموعة بيانات عالية الجودة من الصور. لسوء الحظ، لم تنتج هذه الشريحة المتخصصة من التصوير مجموعة كبيرة من البيانات المفيدة ليستخدمها الفريق.
وأشار “هاميلتون” إلى أنه هناك مليار صورة للقطط على الإنترنت؛ فإذا أردت تدريب خوارزمية التعلم الآلي والعثور على القطط، فسيكون ذلك سهلًا، ولكن لا توجد صور حرارية كثيرة للكوالا مأخوذة من طائرة بدون طيار.
وأشار إلى أنه نظرًا لعدم امتلاك الفريق لمثل هذا المخزون من الصور، كان عليه تطوير كتالوج خاص به لصور الكوالا الحرارية، ثم استخدم الفريق بعد ذلك الضبط الدقيق لتعزيز دقة هذه الخوارزميات”.
وتابع “هاميلتون”: “يمكننا بشكل عام تدريب الخوارزمية على الحيوانات ثم ضبطها بدقة نحو حيوان الكوالا؛ لذلك في حين أن معظم خوارزميات التعلم الآلي تستخدم مئات الآلاف من الصور للتدريب، فإننا نحتاج فقط إلى بضع مئات”.
وبعد تدريب وتطوير مكثفين، قال “هاميلتون” إن المنهجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أصبحت الآن أكثر دقة من الأشخاص في اكتشاف حيوان الكوالا. بصرف النظر عن الدقة المتزايدة، يتيح هذا النهج أيضًا للباحثين تغطية مساحة أكبر بشكل كبير في وقت أقل.
وقدر “هاميلتون” أن فريقًا من أربعة باحثين يمكن أن يغطي حوالي 10 هكتارات في اليوم، وتسمح لهم طريقة اكتشاف الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على الطائرات بدون طيار بتغطية 50 هكتارًا في غضون ساعتين.
وللمضي قدمًا، قال: “إن الفريق يعمل على معالجة البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا والانتقال إلى اكتشاف الأنواع المتعددة ؛ وهذا الأخير سيمكن الفريق من تدريب خوارزمية لاكتشاف “حيوانات متعددة ذات أهمية” بدلًا من قصر كل مسح على نوع واحد”.
وسواء كان ذلك عبارة عن مجموعة أولية من صور الكوالا الحرارية أو تنفيذ استراتيجية الحفاظ على السكن، يجب أن يكون لدى الباحثين أولًا بيانات أولية لأغراض المقارنة. يسمح هذا التجاور عبر البيانات للباحثين بتحليل تأثير جهود الحفظ وصقل هذه الأساليب حسب الحاجة.
واختتم ” هاميلتون” حديثه بسؤال: “كيف نعرف أن إجراءات إدارتنا لها أي تأثير على الإطلاق؟ حسنًا، يجب أن نكون قادرين على حصر أعداد حيوان الكوالا؛ لذا يُعد حساب هذه الأنواع المهددة أمرًا أساسيًا للتأكد من أننا نحافظ عليها”.
اقرأ أيضًا:
باحثون يكتشفون مخلوقًا غريبًا في أعماق البحار
ولمتابعة أحدث الأخبار الاقصاديةأضغط هنا
