Bagaimana Kecerdasan Buatan dan Kamera-360 Membantu Menyelamatkan Terumbu Karang

$config[ads_kvadrat] not found

Menjadi Paleoseanografer: Belajar dari Kerang & Terumbu Karang (Intan Suci Nurhati)

Menjadi Paleoseanografer: Belajar dari Kerang & Terumbu Karang (Intan Suci Nurhati)
Anonim

Perubahan iklim telah memutihkan terumbu karang, memusnahkan spesies laut lokal yang menyebutnya rumah, sejak setidaknya pengamatan utama pertama dicatat di Karibia pada tahun 1980. Syukurlah, A.I baru. katalog yang dirancang untuk mengidentifikasi wilayah geografis di mana karang masih berkembang dengan harapan untuk membalikkan tren, menyelamatkan beberapa ekosistem perairan yang paling padat dan beragam di dunia dari kepunahan yang sangat pasti.

Ada banyak alasan mengapa kita perlu peduli menyelamatkan terumbu karang, dari yang etis hingga ekonomis. Selain menampung sekitar seperempat spesies laut, terumbu karang ini memberikan pendapatan $ 375 miliar USD untuk ekonomi dunia, menurut penjaga, dan ketahanan pangan untuk setengah miliar orang. Tanpa mereka, para peneliti mengatakan spesies yang tak terhitung jumlahnya dan seluruh industri perikanan laut yang bergantung pada mereka hanya akan menguap.

Masalahnya adalah bahwa hanya ada begitu banyak uang dan begitu banyak waktu untuk mencurahkan untuk mengurangi kerusakan yang sudah berlangsung, sementara 172 negara yang meratifikasi Konvensi Kerangka Kerja PBB tentang Perubahan Iklim "Perjanjian Paris" berlomba untuk mengurangi emisi karbon mereka. Tetapi konsorsium peneliti internasional mengatakan mereka berharap bahwa kecerdasan buatan dapat mengisi kekosongan, dan membantu terumbu karang mendapatkan perhatian dan sumber daya yang mereka butuhkan untuk bertahan hidup.

Solusi ini melibatkan tim peneliti yang mengerahkan skuter bawah air dengan kamera 360 derajat memotret 1.487 mil persegi karang di lepas pantai Pulau Sulawesi di Indonesia. (Sulawesi, yang terletak di tengah Segitiga Karang dikelilingi oleh konsentrasi keanekaragaman hayati laut tertinggi di planet ini.)

Gambar-gambar itu kemudian dimasukkan ke dalam bentuk pembelajaran yang mendalam A.I. yang telah diajarkan selama 400 hingga 600 gambar untuk mengidentifikasi jenis-jenis karang, dan invertebrata karang lainnya, untuk menilai kesehatan ekologi kawasan itu.

“Penggunaan A.I. dengan cepat menganalisis foto-foto karang telah sangat meningkatkan efisiensi dari apa yang kita lakukan, ”Emma Kennedy, PhD., seorang ahli ekologi bentik di University of Queensland, mengatakan dalam sebuah pernyataan. "Apa yang akan memerlukan ilmuwan terumbu karang 10 hingga 15 menit sekarang membutuhkan mesin beberapa detik."

"Mesin tersebut belajar dengan cara yang mirip dengan otak manusia, menimbang banyak keputusan kecil tentang apa yang dilihatnya sampai membangun gambar dan yakin tentang membuat identifikasi."

Kennedy dan peneliti lain juga telah menggunakan algoritme pengelompokan yang berulang dan adat untuk mengidentifikasi terumbu karang di seluruh dunia yang tampaknya paling diuntungkan oleh sumber daya konservasi. Formula mereka didasarkan pada 30 metrik yang diketahui berdampak pada ekologi terumbu karang, secara luas dibagi menjadi beberapa kategori seperti aktivitas historis, kondisi termal, kerusakan gelombang topan, dan perilaku larva karang. Peta situs-situs utama untuk konservasi karang di masa mendatang diterbitkan di Surat Konservasi, sebuah jurnal dari Society for Conservation Biology akhir Juli ini.

Penelitian ini dimungkinkan oleh sumbangan dermawan dari pemerintah Australia, Nature Conservancy, Bloomberg Philanthropies, Yayasan Tiffany & Co., dan Yayasan Keluarga Paul G. Allen, yang tongkang kesenangan senama memiliki catatan penting di bidang terumbu karang penipisan.

Kennedy dan timnya berharap bahwa A.I. ini teknik-teknik akan disempurnakan lebih lanjut untuk membantu mengelola terumbu karang pada tingkat yang lebih lokal serta beberapa situs yang secara ekologis penting, termasuk Meso-American Barrier Reef dan karang di Hawaii, yang keduanya harus dikeluarkan dari studi mereka.

Versi lokal dari studi global mereka, mereka percaya, akan mendapat manfaat dari data yang tidak tersedia secara seragam untuk terumbu internasional: informasi tentang kimia laut, 'kapasitas adaptif' terumbu lokal untuk menahan perubahan iklim atau tekanan lain pada sistem mereka, atau rinciannya dari ketergantungan ekonomi lokal pada terumbu karang ini.

$config[ads_kvadrat] not found