Хиймэл оюун ухаан, амьтны экологийн мэргэжилтнүүдийн баг хамтран зэрлэг ан амьтдын төрөл зүйлийн судалгааг сайжруулах, шинэ технологиор цуглуулсан асар их хэмжээний өгөгдлийг илүү үр ашигтай ашиглахад чиглэсэн салбар хоорондын шинэ хандлагыг санал болгосон байна. Тэдний судалгаа өнөөдөр Nature Communications сэтгүүлд нийтлэгдсэн.
Амьтны экологийн салбар нь их өгөгдөл, интернэтийн эрин үе рүү орлоо. Хиймэл дагуул, нисгэгчгүй онгоц, амьтад эсвэл тэдгээрийн эргэн тойронд байрлуулсан автомат камер болон мэдрэгч зэрэг газар дээр байрлуулсан төхөөрөмжүүдийн ачаар зэрлэг ан амьтдын популяцын талаар урьд өмнө байгаагүй их хэмжээний мэдээлэл цуглуулж байна.
Энэхүү мэдээллийг цуглуулах, хуваалцах явц хялбар болсноор ан амьтадын амьдрах орчин дахь хүний нөлөөг багасгаж судлаачдын зорчих орон зай, цаг хугацааг багасгах боломжийг олгосон. Өнөөдөр хиймэл оюун ухааны төрөл бүрийн программуудыг их өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийхэд ашиглаж болох боловч тэдгээр нь ихэвчлэн ерөнхий шинж чанартай бөгөөд зэрлэг ан амьтдын зан байдал, гадаад төрхийг яг таг ажиглахад тийм ч тохиромжтой биш байна. Швейцарын холбооны технологийн хүрээлэн /EPFL/ болон бусад их дээд сургуулийн эрдэмтдийн баг асуудалд анхдагч хандлагыг тодорхойлж, компьютерын харааны дэвшлийг экологичдын мэдлэгтэй хослуулан илүү нарийвчлалтай загваруудыг боловсруулжээ.
Nature Communications сэтгүүлд нийтэлсэн тэдний судалгааны үр дүн зэрлэг ан амьтдын төрөл зүйлийг хамгаалахад хиймэл оюун ухааныг ашиглах шинэ хэтийн төлөвийг нээж байна.
Салбар хоорондын мэдлэгийг бий болгох
Зэрлэг ан амьтдын судалгаа орон нутгаас хальж дэлхийн хэмжээнд хүрсэн. Орчин үеийн технологи нь зэрлэг ан амьтдын популяцыг илүү нарийвчлалтай тооцоолох, амьтдын зан байдлыг илүү сайн ойлгох, хулгайн антай тэмцэх, биологийн олон төрөл зүйлийн доройтлыг зогсоох хувьсгалт шинэ аргуудыг бий болгожээ. Экологичид хиймэл оюун ухаан, ялангуяа компьютерын харааг ашиглан зэрлэг ан амьтдын төрөл зүйлийг хурдан ангилах, бие даасан амьтдыг тоолох, томоохон мэдээллийн багц ашиглан тодорхой мэдээлэл цуглуулахын тулд зураг, видео болон бусад харааны мэдээллийн хэлбэрээс гол шинж чанаруудыг гаргаж авах боломжтой. Одоогийн байдлаар ийм өгөгдлийг боловсруулахад ашигладаг нийтлэг программууд нь ихэвчлэн хар хайрцаг шиг ажилладаг бөгөөд амьтны ертөнцийн талаарх одоо байгаа мэдээллийг бүрэн ашигладаггүй. Үүнээс гадна тэдгээрийг өөрчлөхөд хэцүү, заримдаа чанар муутай, эмзэг өгөгдлийг ашиглахтай холбоотой ёс зүйн асуудалд өртөж болно. Тэд мөн зарим нэг гажуудлыг, ялангуяа бүс нутгийн шинж чанартай өгөгдөл жишээлбэл, тухайн хөтөлбөрийг сургахад ашигласан бүх өгөгдлийг Европт цуглуулсан бол дэлхийн бусад оронд тохирохгүй байж магадгүй юм.
Тэд илүү олон судлаачид энэ сэдвийг сонирхож, шинээр гарч ирж буй энэ салбарт ахиц дэвшил гаргахын тулд хүчин чармайлтаа төвлөрүүлнэ гэж найдаж байгаа аж.
Хиймэл оюун ухаан нь зэрлэг ан амьтдын өргөн хүрээний судалгаа, хамгааллын гол хурдасгуур болж чадна гэж EPFL-ийн Байгаль орчны тооцооллын шинжлэх ухаан, дэлхийн ажиглалтын лабораторийн дарга, судалгааны тэргүүлэх эрдэмтэн, профессор Davis Tuia шинэ машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан амьтдыг автоматаар таних боломжтой гэж хэлжээ. Жишээлбэл тахийн өвөрмөц судалтай хэв маягийг ашиглах эсвэл видео бичлэг дэх хөдөлгөөний динамик нь таних тэмдэг болдог гэж EPFL-ийн Бертарелли сангийн нэгдсэн мэдрэл судлалын дарга, судалгааны хамтран зохиогч, профессор MackenzieMathis хэлжээ. Мөн "Экологи ба машин сургалт энд нэгддэг.
Хээрийн судалгааны биологичид өөрсдийн судалж буй амьтдынхаа талаар асар их мэдлэгтэй байдаг бол машин сургалтын судлаач бидний ажил бол тэдэнтэй хамтран шийдэл олох хэрэгсэл бүтээх явдал юм." гэж тэмдэглэсэн байна.
Одоо байгаа санаачилгуудыг олон нийтэд сурталчлах
Сүүлийн хоёр жилийн хугацаанд Tuia, Mathis болон бусад хүмүүс судалгааныхаа үр дүнг олон хурал дээр хэлэлцүүлж байхдаа компьютерын хараа ба экологийн хоорондын уялдааг улам баталгаажуулах санааг гаргаж ирсэн байна.
Тэд энэхүү хамтын ажиллагаа нь зэрлэг ан амьтдын зарим зүйл устахаас урьдчилан сэргийлэхэд маш их хэрэгтэй гэж үзэж байгаа аж. Tuia болон түүний EPFL-ийн баг нисгэгчгүй онгоцны зургаас амьтдын төрлийг тодорхойлох программ боловсруулжээ. Үүнийгээ саяхан далайн хав дээр туршиж үзжээ.
Үүний зэрэгцээ Mathis болон түүний хамтрагчид DeepLabCut нэртэй нээлттэй эхийн программ хангамжийн багцыг эхлүүлсэн бөгөөд энэ нь эрдэмтэд амьтдын байрлалыг маш өндөр нарийвчлалтайгаар тооцоолох, хянах боломжийг олгох юм. Үүнийг интернэт орчинд байршуулснаас хойш 300,000 удаа таталт хийжээ. DeepLabCut нь лабораторийн амьтдад зориулагдсан боловч бусад төрөл зүйлд ашиглах боломжтой.
Бусад их, дээд сургуулийн судлаачид ч төсөл боловсруулсан боловч энэ салбарын бодит нийгэмлэг болж хараахан чадаагүй байгаа тул үр дүнгээ хуваалцахад хүндрэлтэй байдаг байна. Ийм нийгэмлэгийг бий болгох эхний алхмуудыг олон төрлийн онлайн форумаар дамжуулан хийж эхэлсэн бөгөөд одоогоор "нийгэмлэгүүд тогтвортой хөгжиж байна" гэж Tuia хэлжээ.
Бэлтгэсэн: Мэдээллийн технологийн салбарын ЭША, А.Лхагвасүрэн
Эх сурвалж: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/02/220208105313.htm