Yapay Zeka ve 360 ​​Kameralar Mercan Resiflerini Kurtarmaya Nasıl Yardımcı Olur?

İklim değişikliği mercan resiflerini ağartıyor, onları eve çağıran yerel deniz türlerini yok ediyor, çünkü en azından ilk gözlemler 1980'de Karayipler'de kaydedildi. Neyse ki, yeni A.I. mercanın eğilimi tersine çevirmeyi umduğu coğrafi bölgeleri tanımlamak için tasarlanan kataloglama, dünyanın en yoğun ve çeşitli su ekosistemlerinden bazılarının tükenmeden tükenmesini önlüyor.

Mercan resiflerini ahlaki değerden ekonomiye kaydetmeye özen göstermemiz için sayısız neden var. Yaklaşık dörtte bir deniz türünün barınmasına ek olarak, bu resifler dünya ekonomisine 375 milyar dolar gelir elde ediyor. gardiyan ve yarım milyar kişiye gıda güvenliği. Onlar olmadan, araştırmacılar sayısız türün ve onlara bağlı olan tüm okyanus balıkçılığı endüstrisinin kolayca buharlaşacağını söylüyorlar.

Sorun şu ki, sürmekte olan hasarı hafifletmek için harcayacak çok fazla para ve zaman var, ancak Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi “Paris Anlaşması” Çerçeve Sözleşmesini onaylayan 172 ülke karbon salımlarını azaltma yarışını onayladı. Ancak uluslararası bir araştırma konsorsiyumu, yapay zekanın boşlukları doldurmasını umduğunu ve resiflerin hayatta kalmak için ihtiyaç duydukları kaynakları ve kaynakları elde etmelerini sağladığını söylüyor.

Çözüm, Endonezya'daki Sulawesi Adası kıyılarında 1487 mil kare resif fotoğrafını çeken 360 derecelik kameralarla su altı scooterlarını kullanan bir ekipten oluşuyordu. (Mercan Üçgeni'nin ortasındaki Sulawesi, gezegendeki en yüksek deniz biyolojik çeşitliliği yoğunluğu ile çevrilidir.)

Bu görüntüler daha sonra derinlemesine bir öğrenme A.I. o bölgenin ekolojik sağlığını değerlendirmek üzere, mercan türlerini ve diğer resif omurgasızlarını tanımlamak için 400 ila 600 görüntü boyunca öğretilmiştir.

“A.I. mercan fotoğraflarını hızla analiz etmek, yaptığımız işlerin verimliliğini büyük ölçüde artırdı ”dedi. Queensland Üniversitesi'nden bir bentik deniz ekoloğu olan PhD. “Bir mercan resifi bilim adamının alacağı şey 10-15 dakika şimdi makineye birkaç saniye sürüyor.”

“Makine bir insan beynine benzer bir şekilde öğreniyor, bir resim inşa edene ve bir kimlik belirleme konusunda kendinden emin olana kadar neye baktığını kararlaştırıyor.”

Kennedy ve diğer araştırmacılar, dünyadaki koruma kaynaklarından faydalanma olasılığı en yüksek olan mercan resiflerini tanımlamak için özel, yinelemeli kümeleme algoritması kullanıyorlar. Formülleri, genel olarak tarihsel aktivite, termal koşullar, siklon dalga hasarı ve mercan larva davranışı gibi kategorilere ayrılan mercan resif ekolojisini etkilediği bilinen 30 metriğe dayanıyor. Gelecekteki mercanların korunması için bu ana sitelerin bir haritası yayınlandı. Koruma Mektupları, bu Temmuz ayı sonunda Koruma Biyolojisi Derneği'nin bir dergisi.

Araştırma, Avustralya hükümeti, Nature Conservancy, Bloomberg Philanthropies, Tiffany & Co. Vakfı ve adaşı zevk mavili mercan kayalığı alanında kayda değer bir kayda sahip olan Paul G. Allen Family Foundation'ın cömert bağışlarıyla mümkün kılındı. tüketme.

Kennedy ve ekibi, bu A.I. Meso co Amerikan Bariyer Resifi ve Hawaii’deki mercanlar da dahil olmak üzere, her ikisi de çalışmalarının dışında tutulması gereken daha fazla yerel düzeyde mercan resiflerinin yanı sıra ekolojik açıdan önemli birkaç bölgenin yönetilmesine yardımcı olacak teknikler daha da geliştirilecektir.

Küresel çalışmalarının yerel versiyonları, uluslararası olarak resifler için aynı derecede uygun olmayan verilerden faydalanacağına inanıyor: okyanus kimyası, iklim değişikliğine veya sistemlerindeki diğer strese dayanmak için yerel resiflerin 'uyarlanabilir kapasitesi' hakkında bilgiler. Bu mercan resiflerine yerel ekonomik bağımlılığın etkisi.