Yapay Zeka Uzmanları Vahşi Yaşamın Korunması için Büyük Veri Yaklaşımı Geliştirdi

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne’daki yapay zeka (AI) ve hayvan ekolojisi uzmanlarından oluşan bir grup, vahşi yaşam türleri üzerine araştırmaları artırmak ve vahşi yaşamın korunmasını iyileştirmek için büyük veri yaklaşımı geliştirdi.

Yeni çalışma Nature Communications‘de yayımlandı.

Vahşi Yaşam Verilerinin Toplanması

Hayvan ekolojisi alanı artık büyük veri ve Nesnelerin İnterneti’ne dayanmaktadır ve uydu, dron ve otomatik kameralar gibi teknolojiler aracılığıyla vahşi yaşam popülasyonları hakkında büyük miktarda veri toplanmaktadır. Bu yeni teknolojiler, daha hızlı araştırma gelişmelerine olanak tanır ve aynı zamanda doğal habitatları minimum düzeyde bozar.

Birçok AI programı, büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanılır, ancak bunlar genellikle genel ve vahşi hayvanların davranışını ve görünümünü gözlemlemek için yeterli değildir.

Bilim insanları ekibi, bunu aşmak için yeni bir yaklaşım geliştirdi ve bunu, bilgisayar görüşündeki ilerlemeleri ekolojistlerin uzmanlığıyla birleştirmek suretiyle yaptı.

Ekolojistlerin Uzmanlığının Kullanılması

Ekolojistler şu anda AI ve bilgisayar görüşünü, resimlerden, videolardan ve diğer görsel veri formlarından ana özellikleri çıkarmak için kullanıyorlar, bu da onlara vahşi yaşam türlerini sınıflandırma ve bireysel hayvanları sayma gibi görevleri gerçekleştirmelerini sağlar. Ancak, bu verileri işlemek için sıklıkla kullanılan genel programlar, hayvanlar hakkında mevcut bilgiyi kullanma yetenekleri sınırlıdır. Ayrıca, özelleştirilmeleri zordur ve hassas verilere ilişkin etik sorunlara eğilimlidirler.

Prof. Devis Tuia, EPFL’nin Çevresel Hesaplamalı Bilim ve Dünya Gözlem Laboratuvarı başkanı ve çalışmanın baş yazarıdır.

“Bu konuya daha fazla araştırmacının ilgi göstermesini ve çabalarını birleştirmesini istedik, böylece bu yeni ortaya çıkan alanda ilerleyebiliriz. AI, vahşi yaşam araştırmalarında ve daha geniş anlamda çevre korumasında katalizör olarak hizmet edebilir” diyor Prof. Tuia.

Bir AI programının belirli bir türü tanımaya yönelik eğitimini verirken, bilgisayar bilimcilerinin, hayvan ekolojistlerinin bilgilerini kullanabilmeleri gerekir.

Prof. Mackenzie Mathis, EPFL’nin Bertarelli Vakfı Bütüncül Nörobilim Kürsü başkanı ve çalışmanın ortak yazarıdır.

“Ekoloji ve makine öğreniminin birleşmesi burada çok önemlidir: alan biyologları, incelenen hayvanlar hakkında muazzam bir alan bilgisi sahiptir ve bizim gibi makine öğrenimi araştırmacılarının işi, onlarla birlikte bir çözüm bulmak için araçlar geliştirmektir” diyor.

Bu, Tuia ve araştırmacı ekibinin bu sorunu ele aldığı ilk kez değildir. Ekibin daha önce, dron görüntülerine dayanarak hayvan türlerini tanıyan bir program geliştirdiği ve Mathis ile ekibinin, bilim insanlarının hayvan duruşlarını tahmin etmelerine ve izlemelerine yardımcı olan açık kaynaklı bir yazılım paketi geliştirdiği bilinmektedir.

Yeni çalışma için ekip, daha geniş bir kitleyi çekmesini umuyor.

“Bir topluluk yavaş yavaş şekilleniyor” diyor Tuia. “Şimdiye kadar ağımızı oluşturmak için ağızdan ağza sözleri kullandık. İki yıl önce, makalenin diğer baş yazarlarıyla başladık: EPFL’deki Benjamin Kellenberger; ABD’deki Caltech’teki Sara Beery ve Almanya’daki Max Planck Enstitüsü’ndeki Blair Costelloe.”