اخبار اليوم - يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث تحوّل في مراقبة الحياة البرية وتحديد الأنواع، ولكن لا تزال هناك تساؤلات حول موثوقية هذه الأنظمة الجديدة.

وبحسب تقرير نشره موقع "لايف ساينس"، يُستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا لتحديد الأنواع الجديدة المحتملة، لكن لا يزال التحديد والتصنيف النهائي يعتمدان على علماء الأحياء الخبراء.

وعلى الرغم من القدرات المتقدمة للذكاء الاصطناعي، إلا أن فعاليته تعتمد بشكل كبير على جودة وشمولية البيانات التي يتم التدريب عليها، والتي تحدها حاليًا فجوات كبيرة في معرفتنا بالتنوع البيولوجي للأرض.

وأظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة التي تم جمعها من خلال الهواتف الذكية، وأنظمة المراقبة الآلية، ما وفر للباحثين رؤى حول النظم البيئية المعقدة.

وقالت أستاذة علم الأحياء في جامعة "إنديانا" الأمريكية كريستين بيكارد: "نحن نعمل على تسريع وتيرة البحث حتى نتمكن من الإجابة عن بعض الأسئلة الكبرى، وهذا أمر مثير“.

وتجسد دراسة أجريت عام 2023 في مجلة "طرق البيئة والتطور" هذه الإمكانية، حيث قامت بيكارد وفريقها بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لتصنيف أكثر من 1000 نوع من الحشرات.

وأوضح المؤلف الرئيس سرخان باديرلي، الذي أكمل الدراسة كجزء من رسالة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر في جامعة بوردو، أنه تم تدريب النموذج باستخدام الصور وبيانات الحمض النووي.

وقد حجب الباحثون هويات بعض الأنواع المعروفة أثناء التدريب، ما جعلها غير معروفة للنموذج.

وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لم يتمكن من تحديد الأنواع بدقة، إلا أنه نجح في تحديد الجنس الصحيح بدقة تصل إلى 81.39%، وقد ارتفعت دقة النموذج إلى 96.66% بالنسبة للأنواع المعروفة.

ومع ذلك، بدون بيانات الحمض النووي والاعتماد فقط على الصور، انخفض معدل النجاح بشكل ملحوظ إلى 39.11% للأنواع الموصوفة و35.88% للأنواع غير المعروفة، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى انخفاض دقة الصور من قواعد البيانات العامة.

وقالت بيكارد: "كانت بعض تلك الصور في الواقع سيئة للغاية، لذا لا أستطيع أن أصدق أن النموذج كان جيدًا كما فعل مع تلك البيانات".

ووفق الموقع فإن "إمكانات الذكاء الاصطناعي في أبحاث التنوع البيولوجي هائلة، وخاصة في مراقبة مجموعات الحشرات المتنوعة وغير المكتشفة إلى حد كبير".

وأشارت بيكارد إلى أنه "يتيح لنا أن نكون قادرين على الغوص في هذه المساحة غير المعروفة من تنوع أنواع الحشرات".

ويمتد تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من تحديد الأنواع الفردية إلى مراقبة النظام البيئي. تدير جينا لوسون، عالمة التنوع البيولوجي في مركز المملكة المتحدة للبيئة والهيدرولوجيا، شبكة من أنظمة الرصد الآلي للحشرات (AMI).

وتستخدم هذه الأنظمة الكاميرات التي تعمل بالحركة والتسجيلات الصوتية والصوتيات فوق الصوتية لمراقبة الأنواع وسلوكياتها.

وهي مدعومة بالألواح الشمسية، وتولد كميات هائلة من البيانات التي سيكون من المستحيل على البشر تحليلها بدون الذكاء الاصطناعي.

وأوضحت لوسون: "لدينا هذه الأجهزة المذهلة، ويمكننا استخدامها لجمع كل هذه البيانات، ولكن بدون الذكاء الاصطناعي، لن تكون لدينا فرصة لتحليلها“.

كما تتعاون كاتريونا غولدمان، عالمة بيانات الأبحاث في معهد آلان تورينج، مع لوسون لتدريب نماذج للتعرف على الحيوانات المسجلة بواسطة أنظمة الرصد الآلي للحشرات، اذ ستنبه نماذجها الباحثين إلى الأنواع غير المسجلة سابقًا.

وقالت غولدمان: "سيكون بمقدورهم وضع علامة على الصور، والقول: يبدو هذا شيئًا لم أره من قبل".

وتعمل أنظمة الرصد الآلي للحشرات أيضًا على تسهيل مراقبة تغيرات التنوع البيولوجي بمرور الوقت، وهو أمر بالغ الأهمية لأن النشاط البشري يسرّع معدلات انقراض الأنواع بمقدار 100 إلى 1000 ضعف المعدل الطبيعي.

وتقيس أنظمة لوسون استجابات الحياة البرية للتغيرات البيئية والأنشطة البشرية، مما يساعد في جهود الحفاظ على البيئة.

وقالت غولدمان: "إن ولادة التكنولوجيا في أبحاث التنوع البيولوجي كانت رائعة لأنها سمحت لنا بالتسجيل على نطاق لم يكن ممكنًا من قبل".

ومع ذلك، فإن طبيعة خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تستهلك الكثير من الطاقة تشكل تحديًا بيئيًا.

وللتخفيف من هذه المشكلة، تعمل غولدمان على ضغط النماذج لتناسب أجهزة الكمبيوتر الصغيرة التي تعمل بالطاقة الشمسية والمرتبطة بوحدات المراقبة، وتحقيق التوازن بين التقدم التكنولوجي والاستدامة البيئية.

الذكاء الاصطناعي