Birleşik Krallık'taki İstilacı Bitki Türlerini Belirlemeye Yardımcı Olacak Yapay Zeka Modelleri

Çevre bilimcileri ve yapay zeka araştırmacıları, Birleşik Krallık'a yayılan istilacı bir türle savaşmak için yapay zekayı kullanıyor. Araştırmacılar Birleşik Krallık Ekoloji ve Hidroloji Merkezi (UKCEH) ve Birmingham, yol kenarları gibi bölgeleri araştırmayı amaçlayan bir yapay zeka modeli geliştirdi. çeşitli istilacı türlerin varlığı, Japon knotweed dahil.

Japon knotweed'i, binaların temellerine zarar verebileceği için Birleşik Krallık çevresindeki doğal manzaralara ve binalara zarar verebilecek istilacı bir türdür. Genellikle Birleşik Krallık'taki en zarar verici ve agresif istilacı bitki türlerinden biri olarak kabul edilir. Japon knotweed'inden kurtulmak çoğu zaman zordur çünkü onu bulmak ve tanımlamak zordur. Yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi algoritmalarının Japon knotweed'ini tanımlamak için gereken zamanı ve kaynakları azaltabileceğini umuyor.

Model için eğitim verileri, yol kenarındaki yaklaşık 120 kilometrelik bitki örtüsünün görüntülerini toplayan, araçların üzerine yerleştirilen yüksek hızlı kameralar kullanılarak toplandı. Ekolojistler görüntüleri inceleyecek ve knotweed'i etiketleyecek ve görüntülerin GPS konumları etiketlenecek. Etiketlenen görüntüler daha sonra Japon knotweed örneklerini tanıyacak bir bilgisayarlı görme modelini eğitmek için kullanılacak. Aynı süreç, Birleşik Krallık'ta bulunan Himalaya balzamı ve orman gülleri gibi diğer istilacı bitki türlerini tanımak için de kullanılacak. Sistem aynı zamanda İngiltere'ye özgü olan ancak hastalık nedeniyle yok olma riski taşıyan dişbudak ağaçlarını tespit etmek için de kullanılacak.

AI modeli, 10 aylık bir pilot proje boyunca test edilecek. Araştırma ekibi, kameralar tarafından çekilen görüntülerin tutarlı kalitede olduğundan emin olmak ve tek bir görüntüde birden fazla tür olduğunda tüm türlerin uygun şekilde tanımlandığından emin olmak gibi, ekibin üstesinden gelmesi gereken zorluklar olduğunu söylüyor. Pilot program umut verici sonuçlar verirse, dünyadaki diğer ülkelerde kullanılmak üzere uyarlanabilir ve bu ülkelerin kendi istilacı tür sorunlarıyla mücadele etmelerine yardımcı olabilir. UKCEH'de hesaplamalı ekolojist olarak Dr. Tom August, Sonraki Web tarafından alıntılandı:

"İstilacı bitki türleri koridorlarda büyüme eğilimindedir, bu nedenle UKCEH'de hesaplamalı bir ekolojist olarak yol kenarı araştırmalarına odaklandık. Pilot başarılı olursa, bu diğer ülkelerde veya diğer bitki, ağaç ve hatta böcek ve hayvan türleri için ölçeklendirilebilir.”

Ağustos'a göre, AI modelleri, doğal dünya hakkında bilgi edinmek ve istilacı türlere verimli, uygun maliyetli çözümler tasarlamak için birçok olanak sunuyor. UKCEH, Birmingham merkezli bir AI şirketi olan Keen AI ile işbirliği yapıyor. Keen AI'ın kurucusu Amjad Karim, Science Focus tarafından aktarılan, görüntüleri analiz etmek ve istilacı türleri tespit etmek için AI modellerinin kullanılmasının maliyetleri düşürmeye ve arazi sahipleri, otoyol kurumları ve politika yapıcılar için güvenlik sağlamaya yardımcı olabileceğini söyledi. Yol kenarı görüntülerini toplamanın birincil yöntemi şu anda sörveyörler gerektiriyor ve onlar işlerini tamamlarken o yol geçici olarak kapatılıyor.

UKCEH ve Keen AI tarafından tasarlanan yeni proje, istilacı türlerle savaşmak için AI uygulamasını gören büyüyen bir trendin en sonuncusu. Geçen yılın sonlarında, Microsoft ve CSIRO'dan yapay zeka araştırmacıları güçlerini birleştirdi bir AI modeli tasarlamak için Avustralya'daki Kakadu Ulusal Parkı boyunca bulunan para otu adı verilen istilacı bir tür olabilir. Para otu, hızla yayılabilen ve bir bölgedeki birçok yerli bitkiyi hızla yerinden edebilen hızlı büyüyen bir yabani ottur. Araştırmacılar, dronlar tarafından toplanan görüntüleri kullandılar ve model, etiketli görüntüler üzerinde eğitildiğinde, çayır otunu başarılı bir şekilde tanımlayabildi ve araştırmacıların onu savunmasız sulak alanlardan çıkarmasına izin verdi. Bu, binlerce saksağan kazının bölgeye dönmesine izin verme etkisine sahipti. Yine New University of Alberta'dan başka bir araştırma ekibi, makine öğrenimi modellerini kullandı. sınırlama ve hafifletme stratejileri tasarlama Kanada'daki çeşitli istilacı türler için.