Birleşik Krallık’ta İstilacı Bitki Türlerini Tanımlamaya Yardımcı Olan AI Modelleri

Çevre bilimciler ve yapay zeka araştırmacıları, Birleşik Krallık’ta yayılan istilacı bir türle mücadele etmek için yapay zeka kullanıyorlar. Birleşik Krallık Ekoloji ve Hidroloji Merkezi (UKCEH) ve Birmingham’dan araştırmacılar, yabani ot gibi çeşitli istilacı türlerin varlığını tespit etmek amacıyla yollardaki bölgeleri araştırmak için tasarlanmış bir AI modeli geliştirdiler, Japon knotweedi de dahil olmak üzere.

Japon knotweedi, doğal manzaralara ve Birleşik Krallık’taki binalara zarar verebilen istilacı bir türdür. Birleşik Krallık’taki en zararlı ve agresif istilacı bitki türlerinden biri olarak kabul edilir. Japon knotweedi ortadan kaldırmak genellikle zorlu bir iştir, çünkü bulunması ve tanımlanması zor olabilir. Yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi algoritmalarının Japon knotweedi tanımlamak için gereken zamanı ve kaynakları azaltabileceğini umuyorlar.

Model için eğitim verileri, araçların üstüne yerleştirilen yüksek hızlı kameralar kullanılarak toplandı. Bu kameralar, yollardaki yaklaşık 120 millik bitki örtüsünün görüntülerini topladı. Ekologlar görüntüleri inceleyecek ve knotweedi etiketleyecek, görüntülerin GPS konumları etiketlenecek. Etiketli görüntüler daha sonra Japon knotweedi örneklerini tanımak için bir bilgisayar görme modelini eğitmek için kullanılacak. Aynı süreç, Himalaya balsamı ve rododendronlar gibi Birleşik Krallık’ta bulunan diğer istilacı bitki türlerini tanımak için de kullanılacak. Sistem ayrıca, Birleşik Krallık’a özgü ancak hastalıklar nedeniyle yok olma tehlikesi altında olan kül ağaçlarını da tespit edecek.

AI modeli, 10 aylık bir pilot proje boyunca test edilecek. Araştırma ekibi, görüntülerin tutarlı bir kaliteye sahip olduğundan ve bir görüntüde birden fazla tür varsa tüm türlerin doğru bir şekilde tanımlanması gerektiği gibi bazı zorluklar olduğunu söylüyor. Pilot program başarılı olursa, diğer ülkelerde de istilacı türlerle mücadele etmek için uyarlanabilir. UKCEH’den hesaplamalı ekolog Dr. Tom August, The Next Web’e şöyle demiştir:

“İstilacı bitki türleri genellikle koridorlarda büyüdükleri için, yollardaki araştırmalara odaklanıyoruz” diye konuştu. “Pilot başarılı olursa, bu diğer ülkelerde veya diğer bitki, ağaç veya hatta böcek ve hayvan türleri için ölçeklendirilebilir.”

August’a göre, AI modelleri doğal dünyayı öğrenmek ve istilacı türlerle mücadele için verimli, maliyet etkili çözümler geliştirmek için birçok olanak sunuyor. UKCEH, Birmingham merkezli bir AI şirketi olan Keen AI ile işbirliği yapıyor. Keen AI’nin kurucusu Amjad Karim, Science Focus’a, AI modellerinin görüntüleri analiz ederek istilacı türleri tespit etmenin maliyetleri azaltabileceğini ve arazi sahiplerine, karayolu ajanslarına ve politika yapıcılara güvenlik sağlayabileceğini söyledi. Şu anda yollardaki görüntüleri toplamak için kullanılan birincil yöntem, surveyörlerin çalışması ve bu sırada yolun geçici olarak kapatılması gerekiyor.

UKCEH ve Keen AI tarafından tasarlanan yeni proje, istilacı türlerle mücadele için AI uygulamasının artan bir trendinin yalnızca son örneğidir. Geçen yıl, Microsoft (MSFT ) ve CSIRO’dan AI araştırmacıları, Avustralya’nın Kakadu Ulusal Parkı’ndaki istilacı bir tür olan para otunu tespit edebilen bir AI modeli tasarlamak için birlikte çalıştılar. Para otu, hızlı büyüyen bir yabani ot türüdür ve kısa sürede bir bölgedeki birçok yerli bitkiyi yerinden edebilir. Araştırmacılar, dronlar tarafından toplanan görüntüleri kullandılar ve model, etiketli görüntüler üzerinde eğitildikten sonra para otunu başarıyla tanımlayabildi. Bu, araştırmacıların para otunu savunmasız sulak alanlardan entfermesine olanak tanıdı ve binlerce magpie kazının bölgede geri dönmesine izin verdi. Alberta Üniversitesi’nden bir başka araştırma ekibi de Kanada’daki çeşitli istilacı türler için kapsamı ve azaltma stratejileri tasarlamak için makine öğrenimi modellerini kullandı.