Modely umělé inteligence, které pomohou identifikovat invazivní druhy rostlin ve Spojeném království

Environmentalisté a výzkumníci umělé inteligence využívají AI k boji proti invazivním druhům šířícím se po Velké Británii. Výzkumníci z Centrum pro ekologii a hydrologii Spojeného království (UKCEH) a Birmingham vyvinuli model umělé inteligence určený k průzkumu regionů, jako jsou okraje silnic přítomnost různých invazních druhůvčetně křídlatky japonské.

Křídlatka japonská je invazivní druh, který může poškodit přírodní krajinu a budovy ve Velké Británii, protože je schopen poškodit základy budov. Je často považován za jeden z nejškodlivějších a nejagresivnějších invazních druhů rostlin ve Velké Británii. Zbavit se křídlatky japonské je často náročné, protože je náročné ji najít a identifikovat. Výzkumníci AI doufají, že algoritmy strojového učení mohou zkrátit čas a zdroje potřebné k identifikaci křídlatky japonské.

Tréninková data byla pro model shromažďována pomocí vysokorychlostních kamer umístěných na vozidlech, které shromažďovaly snímky přibližně 120 mil vegetace na okraji silnice. Ekologové snímky prozkoumají a označí křídlatku a snímky budou mít označenou polohu GPS. Označené obrázky se pak použijí k trénování modelu počítačového vidění k rozpoznání vzorků křídlatky japonské. Stejný proces bude použit k rozpoznání dalších druhů invazních rostlin nalezených ve Spojeném království, jako je himálajský balzám a rododendrony. Systém bude také použit k detekci jasanů, které jsou původní ve Spojeném království, ale hrozí jim zdecimování nemocí.

Model AI bude testován v průběhu 10měsíčního pilotního projektu. Výzkumný tým říká, že existují výzvy, které tým musí překonat, jako je jistota, že snímky zachycené kamerami mají konzistentní kvalitu a že když je na jednom snímku více druhů, všechny druhy jsou správně identifikovány. Pokud pilotní program přinese slibné výsledky, mohl by skončit přizpůsobením pro použití v jiných zemích po celém světě a pomoci těmto zemím bojovat s vlastními problémy s invazivními druhy. Jako výpočetní ekolog na UKCEH Dr. Tom August, citoval The Next Web:

„Invazní druhy rostlin mají tendenci růst v koridorech, a proto se zaměřujeme na průzkumy u silnic výpočetního ekologa UKCEH. Pokud bude pilotní projekt úspěšný, mohl by být rozšířen v jiných zemích nebo pro jiné druhy rostlin, stromů nebo dokonce hmyzu a zvířat.“

Podle Augusta modely umělé inteligence otevírají mnoho možností pro poznávání přírodního světa a navrhování účinných, nákladově efektivních řešení pro invazivní druhy. UKCEH spolupracuje se společností Keen AI se sídlem v Birminghamu. Zakladatel Keen AI, Amjad Karim, citoval Science Focus, že použití modelů AI k analýze snímků a detekci invazních druhů může pomoci snížit náklady a zajistit bezpečnost vlastníkům pozemků, dálničním agenturám a politikům. Primární metoda shromažďování snímků podél silnice v současné době vyžaduje inspektory a tato silnice je dočasně uzavřena, dokud dokončí svou práci.

Nový projekt navržený UKCEH a Keen AI je jen nejnovějším v rostoucím trendu, který vidí použití AI v boji proti invazivním druhům. Koncem minulého roku spojili své síly výzkumníci AI z Microsoftu a CSIRO navrhnout model AI to může invazní druh zvaný para tráva, který se vyskytuje v celém národním parku Kakadu v Austrálii. Para tráva je rychle rostoucí plevel, který se může rychle šířit a rychle vytlačit mnoho původních rostlin v regionu. Výzkumníci využili snímky shromážděné drony, a jakmile byl model vyškolen na označených snímcích, byl schopen úspěšně identifikovat paratrávu, což výzkumníkům umožnilo odstranit ji z citlivých mokřadů. To mělo za následek, že se do regionu mohly vrátit tisíce husí strak. Další tým výzkumníků z New University of Alberta k tomu použil modely strojového učení navrhnout strategie omezení a zmírnění pro různé invazní druhy v Kanadě.