Sztuczna inteligencja umożliwia smartfonom wykrywanie zmian ekologicznych

Kiedy sztuczna inteligencja (AI) jest połączona z dzisiejszymi aplikacjami na smartfonach, może wykonywać takie czynności, jak identyfikacja gatunków roślin z wysoką dokładnością i pomagać w wykrywaniu zmian ekologicznych. Wszystko to może być wykonane przez każdego, więc nie ma potrzeby specjalistycznych szkoleń, a także dostarcza nam więcej możliwości gromadzenia informacji na temat stanu środowiska.

Naukowcy z Niemieckiego Centrum Badań Bioróżnorodności (iDiv), Centrum Teledetekcji dla Badań Systemu Ziemi (RSC4Earth) Uniwersytetu w Lipsku (UL) i Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ), Max Planck Institute of Biogeochemistry (MPI-BGC) i Technische Universität Ilmenau postanowili sprawdzić niezawodność tych danych.

Naukowcy zebrali i przeanalizowali dane z aplikacji mobilnej Flora Incognita w Niemczech i porównali je z bazą danych FlorKart niemieckiej Agencji Ochrony Przyrody (BfN), która zawiera dane zebrane przez ponad 5 000 ekspertów florystycznych w ciągu 70 lat.

Wykrywanie makroekologicznych wzorców

Zgodnie z oświadczeniami naukowców, udało im się odkryć makroekologiczne wzorce w Niemczech przy użyciu zebranych danych, a były one podobne do danych inwentaryzacji flory niemieckiej. Kiedy naukowcy porównali oba zestawy danych, znaleźli jednak znaczne różnice między danymi Flora Incognita a danymi inwentaryzacji długoterminowej w regionach o niskiej gęstości zaludnienia.

Dr Jana Wäldchen jest głównym autorem z MPI-BGC i jednym z twórców aplikacji mobilnej.

“Oczywiście, ilość danych zebranych w regionie zależy silnie od liczby użytkowników smartfonów w tym regionie”, powiedziała Wäldchen.

Z tego powodu wystąpiły odchylenia w danych w zależności od ich pochodzenia, takich jak obszary wiejskie i miejsca turystyczne.

Innym wpływającym czynnikiem jest zachowanie użytkownika, które wpłynęło na rodzaje gatunków roślin rejestrowanych przez aplikację.

“Obserwacje roślin przeprowadzane z aplikacją odzwierciedlają to, co użytkownicy widzą i co ich interesuje”, kontynuowała Wäldchen.

Użytkownicy mają tendencję do rejestrowania częstszych i bardziej widocznych gatunków niż rzadkich, ale pomimo tego, naukowcy mogli odtworzyć znane wzorce biogeograficzne dzięki ilości obserwacji roślin. Naukowcy przeanalizowali łącznie ponad 900 000 wpisów.

Bioróżnorodność i badania środowiskowe

Nowy rozwój może mieć duże implikacje dla badań bioróżnorodności i środowiskowych.

Miguel Mahecha jest pierwszym autorem i profesorem na UL. Jest również członkiem iDiv.

“Jesteśmy przekonani, że automatyczne rozpoznawanie gatunków ma o wiele większy potencjał, niż wcześniej sądzono, i że może przyczynić się do szybkiego wykrywania zmian bioróżnorodności”, powiedział Mahecha.

Zgodnie z zespołem, aplikacje takie jak Flora Incognita mogą umożliwić wykrywanie i analizę zmian ekologicznych na całym świecie w czasie rzeczywistym.

Patrick Mäder jest współautorem i profesorem na TU Ilmenau.

“Kiedy opracowaliśmy Flora Incognita, zrealizowaliśmy, że istnieje ogromny potencjał i rosnące zainteresowanie udoskonalonymi technologiami do wykrywania danych bioróżnorodności. Jako komputerowi naukowcy jesteśmy szczęśliwi, widząc, jak nasze technologie przyczyniają się do badań bioróżnorodności”, powiedział Mäder.