Oamenii de știință folosesc inteligența artificială (IA) pentru a identifica noi specii de animale. Dar putem avea încredere în rezultate?
Deocamdată, oamenii de știință folosesc inteligența artificială doar pentru a semnala specii potențial noi; biologii foarte specializați încă mai trebuie să descrie în mod oficial acele specii și să decidă unde se potrivesc în arborele evolutiv. Inteligența artificială este, de asemenea, la fel de bună ca și datele pe care o antrenăm și, în acest moment, există lacune masive în înțelegerea noastră a vieții sălbatice de pe Pământ.
Dar AI îi ajută pe cercetători să înțeleagă ecosistemele complexe, deoarece are sens pentru seturile mari de date culese prin intermediul smartphone-urilor, capcanelor camerelor și sistemelor automate de monitorizare.
„Accelerăm ritmul cercetării pentru a putea ajunge la unele întrebări mai mari, iar asta este interesant”, Christine Picardprofesor de biologie la Universitatea Indiana, a declarat pentru Live Science.
Legate de: GPT-4 a trecut testul Turing, susțin cercetătorii
Într-un studiu din 2023 publicat în jurnal Metode în ecologie și evoluție, Picard și colegii săi au antrenat un model AI pentru a clasifica mai mult de 1.000 de specii de insecte. Live Science a vorbit cu Picard și autorul principal Sarkhan Badirlicare a finalizat studiul ca parte a doctoratului său în informatică la Universitatea Purdue din Indiana.
Modelul a învățat să recunoască speciile din imagini și date ADN, a spus Badirli. În timpul antrenamentului, cercetătorii au ascuns identitățile unor specii cunoscute, astfel încât acestea au fost necunoscute modelului.
„Nu putea spune despre ce specie era, dar modelul nostru ar putea spune cărui gen îi aparține cel mai probabil”, a spus Badirli pentru Live Science.
Modelul a identificat corect 96,66% dintre speciile cunoscute și a atribuit speciilor cu identități ascunse genului corect cu o precizie de 81,39%. Cu toate acestea, rata de succes a fost considerabil mai mică atunci când modelul nu avea date ADN și se baza doar pe imagini – 39,11% acuratețe pentru speciile descrise și 35,88% pentru speciile necunoscute.
Cercetătorii au dat vina asta în parte pe rezoluția scăzută a imaginilor, care proveneau dintr-o bază de date publică. Ei au remarcat că acuratețea modelului s-ar îmbunătăți cu experiență și imagini cu rezoluție mai mare.
„Unele dintre acele fotografii au fost de fapt destul de proaste, așa că nu pot să cred că modelul s-a descurcat la fel de bine ca și cu acele date”, a spus Picard.
Înțelegerea biodiversității
Cea mai mare parte a biodiversităţii Pământului – varietatea vieţii animale şi vegetale – trăiește la tropice, care sunt printre cele mai sărace și mai puțin studiate regiuni. Drept urmare, o mare parte din fauna sălbatică a lumii rămâne nedescoperită. Insectele au mai multe specii decât orice alt grup de animale, dar cele mai multe dintre ele nu au fost încă identificate. Inteligența artificială poate ajuta la completarea acestei lacune masive de cunoștințe.
„Ne permite să ne putem scufunda în acest spațiu necunoscut al diversității speciilor de insecte”, a spus Picard.
Unii oameni de știință folosesc, de asemenea, inteligența artificială pentru a monitoriza ecosisteme întregi. Aceste instrumente combină inteligența artificială cu camere automate pentru a vedea nu doar ce specii trăiesc într-un anumit ecosistem, ci și ce fac.
Live Science a vorbit cu Jenna Lawsonun om de știință în biodiversitate la Centrul pentru Ecologie și Hidrologie din Marea Britanie, care ajută la conducerea unei rețele de AMI (monitorizarea automată a insectelor) sisteme. Fiecare sistem AMI are o lumină și o tablă albă pentru a atrage moliile, precum și o cameră activată prin mișcare pentru a le fotografia, a explicat ea. Sistemele înregistrează, de asemenea, audio pentru a identifica apelurile animalelor și acustică ultrasonică pentru a identifica liliecii. Alimentate de panouri solare, aceste sisteme colectează în mod constant date și, cu 32 de sisteme implementate, produc o mulțime de ele – prea mult pentru ca oamenii să le interpreteze.
„Avem acest hardware uimitor și îl putem pune pentru a colecta toate aceste date, dar apoi, fără AI, nu avem nicio șansă să-l analizăm”, a spus Lawson.
Katriona Goldmann, un cercetător de date de la Institutul Alan Turing, lucrează cu Lawson pentru a antrena modele pentru a identifica animalele înregistrate de sistemele AMI. Similar cu studiul lui Badirli din 2023, Goldmann folosește imagini din baze de date publice. Modelele ei îi vor alerta apoi pe cercetători asupra animalelor care nu apar în acele baze de date.
„Vor putea semnala imaginile și vor spune: „Se pare că nu am văzut până acum”, a spus Goldmann pentru Live Science.
Sistemele AMI permit, de asemenea, cercetătorilor să monitorizeze schimbările biodiversității în timp, inclusiv creșteri și scăderi. Cercetătorii au estimat că la nivel global, datorită activității umane, speciile sunt dispare între 100 și 1.000 de ori mai repede decât ar face de obicei, așa că monitorizarea faunei sălbatice este vitală pentru eforturile de conservare.
Sistemele lui Lawson vor măsura modul în care fauna sălbatică răspunde la schimbările de mediu, inclusiv fluctuațiile de temperatură și activitățile umane specifice, cum ar fi agricultura.
„Nașterea tehnologiei în cercetarea biodiversității a fost fascinantă, deoarece ne-a permis să înregistrăm la o scară care nu era posibilă anterior”, a spus Lawson.
O ironie inerentă acestor sisteme de inteligență artificială este că algoritmii de inteligență artificială consumă incredibil de energie, așa că pot avea un impact enorm asupra mediului, potrivit London School of Economics and Political Science.
Așa că Goldmann își antrenează modelele pe supercomputere, dar apoi le comprimă pentru a se potrivi pe computere mici care pot fi atașate la unități pentru a economisi energie, care vor fi, de asemenea, alimentate cu energie solară.