A Debreceni Egyetem Természettudományi és Technológiai Kar Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszékének közreműködésével szervezett ülésen elhangzott: a földi bioszféra hatalmas nyomás alatt áll, amely olyan mértékű változásokat okozhat, amelyek talán az élővilág jelenleg ismert formájának fennmaradását és az emberiség további fejlődését is veszélyeztetik. Amint arra az MTA honlapján felhívják a figyelmet, e változások ellen csak a folyamatok pontosabb ismeretében lehet felvenni a harcot, ehhez azonban pontos és nagy mennyiségű adatra van szükség a környezeti változókról, a fajok elterjedéséről, populációméretéről, az ökoszisztémában betöltött szerepéről.
Az adatok gyűjtése a technológiai fejlődésnek köszönhetően egyre gyorsabb, viszont feldolgozásuk egyre nehezebb, aminek oka kettős lehet. Egyrészt hatalmas adatmennyiség generálódik, másfelől az adatok összetettsége is hatványozódik. Korunk egyik jelentős innovációja, a mesterséges intelligencia talán lehetőséget teremt e problémák hatékony kezelésére. A tanácskozáson a mesterséges intelligencia hazai ökológiai és természetvédelmi alkalmazásának lehetőségeit tekintették át a kutatók.
Barta Zoltán, a Debreceni Egyetem TTK Biológiai és Ökológiai Intézet Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszék vezetője és Garamszegi László Zsolt, a HUN-REN Ökológiai Kutatóközpont munkatársa közösen tartott előadást, melyben a mesterséges intelligencia múltját, jelenét és jövőjét járták körbe a természetvédelemben és az ökológiában. Röviden áttekintették az adatgyűjtés új technikai eszközeit, felvillantották a nyers adatok feldolgozását hátráltató problémákat, bemutatták a mély tanulást és ismertették az alkalmazásának néhány természetvédelmi esetét.
Felhívták a figyelmet, hogy a biodiverzitás változásainak hatékony monitorozása mellett a MI még sok egyéb területen tudná segíteni az ökológiai kutatásokat és a természetvédelmi gyakorlatot, de e lehetőségek egyelőre kiaknázatlanok hazai szinten. A természetvédelem gyakorlati vonatkozásában nagy előrelépést jelentene az olyan MI módszerek kiépítése, melyek a valamilyen szempontból fontos fajlisták összeállítását segítenék vagy a tudományos eredményekből tájékoztató anyagokat készítenének a nem tudományos közeg felé.
A DE TTK Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszék adjunktusa, Bán Miklós azokról a biológiai adattömegekről beszélt, amelyeket emberek évtizedek óta gyűjtenek szerte az országban azért, hogy teljesebb képet kapjanak a biodiverzitás jelenlegi állapotáról, valamint megértsék a változások okait. Kiemelte, hogy ezeknek az adatoknak a feldolgozása a nagy heterogenitásuk miatt komoly kihívásokat jelent a kutatók és természetvédelmi szakemberek számára. A korábban gyűjtött adatok esetén az elérésük és harmonizálásuk megoldása az elsődleges feladat, amely elősegíti felhasználásukat és például lehetőséget teremt gépi tanuláson vagy mesterséges intelligencián alapuló adatbányászati módszerek alkalmazására. A jelenleg és a jövőben gyűjtendő adatok esetében viszont célzottan megtervezett eszközök és módszerek alkalmazásával egyre hatékonyabbá válik mind az adatgyűjtés, mind pedig az adatok felhasználása.
Oláh Gergő, az Evolúciós Állattani és Humánbiológiai Tanszék tanszéki mérnöke az emlősfajok azonosításáról szólt kameracsapda-felvételeken. Hangsúlyozta: az állatökológiai és konzervációbiológiai vizsgálatok során esetenként hatalmas mennyiségű, folyamatosan érkező adatmennyiséget kell értelmezniük, hogy pontos becslésük legyen a populációk állományairól, megértsék az állatok viselkedését és felvegyék a harcot a biodiverzitás csökkenése ellen. A céljuk a hazai nemzeti parkok területén előforduló nagyvad fauna mennyiségi becslését támogató eszköz fejlesztése, aminek a szíve egy neurális modell, amely az állatok felvételeken történő detektálását és osztályozását (fajba azonosítását) végzi.
A DE Informatikai Kar Alkalmazott Matematika és Valószínűségszámítás Tanszék adjunktusa, Barta Attila arról értekezett, hogy a műholdképek alapján miként lehetséges a faji elterjedési térképek prediktálása. Kiemelte: a fajok földrajzi elterjedésének előrejelzése kulcsfontosságú a biológiai sokféleség megőrzése, az ökoszisztémák kezelése és a környezeti változások megértése szempontjából. Az ilyen előjelzéseket végző modellek optimalizálásához nagy mennyiségű historikus adatra van szükség, amelyek beszerzése gyakran időigényes, költséges és térben korlátozott.
Amint arra rámutatott: ennek feloldására egy effektív adatszerzési módszer a lakossági természeti megfigyelések begyűjtése, amelyeket szakértők bevonásával lehet validálni. Kutatásukban lakossági adatokra támaszkodva az ázsiai tigrisszúnyog magyarországi előfordulását prediktálták egy olyan mesterséges intelligencia-modellt betanítva, amely műholdképek sorozata, azaz földrajzi jellemzők és azok változásai alapján képes faji elterjedési térképet készíteni. Az eredmények rávilágítanak a műholdas előrejelző modellezésben rejlő lehetőségekre, amely költséghatékony és robusztus alternatívája lehet a hagyományos fajeloszlás-modellezési technikáknak, elősegítve a természetvédelmi erőfeszítéseket és az ökológiai kutatást.
Fotók: mta.hu
Sajtóközpont
