Nu poți vedea un arici din spațiu, dar ai putea descoperi unde trăiește acesta dacă te uiți după mărăcini. Aceasta este ideea din spatele cercetărilor în desfășurare la Universitatea Cambridge, unde oamenii de știință folosesc imagini satelitare și modele de inteligență artificială (IA) pentru a cartografia potențialele habitate ale aricilor din Marea Britanie, identificând mai întâi locurile lor preferate de ascunziș: tufișurile de mărăcini.
Populațiile de arici europeni au scăzut cu aproximativ 30 până la 50 la sută în ultimul deceniu, astfel încât monitorizarea acestor creaturi nocturne pe arii extinse rămâne dificilă și costisitoare. În loc să caute direct aricii, cercetătorul Gabriel Mahler a dezvoltat un model de IA care identifică mărăcinii, care sunt arbuști spinoși folosiți de arici pentru adăpost și căutarea hranei, din datele satelitare.
Acești mamifere mici se bazează pe acest tip de vegetație densă pentru adăpost pe timpul zilei, locuri de cuibărit și protecție împotriva prădătorilor. Mărăcinii atrag, de asemenea, insecte și oferă fructe de pădure, susținând populațiile de nevertebrate pe care aricii le consumă.
Studiile tradiționale asupra aricilor necesită lucrări de teren pe timp de noapte extinse, echipamente specializate sau raportări ale observațiilor de către cetățeni științifici. Aceste metode nu se pot extinde eficient pentru planificarea conservării la nivel național. În schimb, imaginile satelitare acoperă zone vaste continuu, iar dacă modelele de IA ar putea identifica în mod fiabil caracteristicile cheie ale habitatului, cum ar fi mărăcinii, conservatorii ar putea câștiga un instrument puternic pentru evaluarea habitatului la scară largă.
Deși IA este un termen popular în zilele noastre, detectorul echipei Cambridge nu se bazează pe un model de limbaj mare precum ChatGPT. În schimb, modelul folosește tehnici de învățare automată relativ simple: o combinație de regresie logistică și clasificare k-nearest neighbors.
Detectorul de mărăcini al lui Mahler combină, de asemenea, încorporările reprezentării Pământului TESSERA, care procesează imaginile de la sateliții Sentinel ai Agenției Spațiale Europene, cu observații de la sol din iNaturalist, o platformă de știință cetățenească.
Dar funcționează cu adevărat? Pentru a afla, Mahler și colegii săi Sadiq Jaffer, Anil Madhavapeddy și Shane Weisz au petrecut o zi plimbându-se prin Cambridge cu smartphone-uri și dispozitive GPS, verificând dacă predicțiile modelului corespundeau realității.
“Ne-a luat aproximativ 20 de secunde pentru a găsi primul într-o zonă indicată de model”, a scris Jaffer într-un articol de blog documentând testul de teren. Începând de la Centrul Comunitar Milton, unde modelul a arătat o încredere mare în prezența mărăcinilor lângă parcarea auto, echipa a vizitat sistematic locațiile cu diferite niveluri de predicție.
La Parcul țării Milton, fiecare zonă de înaltă încredere pe care au verificat-o conținea o creștere substanțială a mărăcinilor. Când au investigat un hotspot rezidențial, au găsit un teren gol invadat de mărăcini. Cel mai amuzant, o predicție majoră în nordul Cambridge-ului i-a dus la Rezervația Naturală Locală Bramblefields. Fidel numelui său, zona conținea o acoperire extinsă de mărăcini.
Poll: Care este cea mai importantă caracteristică a habitatului aricilor identificată de cercetători în cadrul studiului de la Universitatea Cambridge?
Revista “Ştiinţă şi Tehnică“, cea mai cunoscută şi longevivă publicaţie de popularizare a ştiintelor din România
Leave a Reply