Paylaşım Yap
Tüm Reklamları Kapat

Yapay Zeka Yaban Hayatını Tehdit Eden Çitlerin Yerini Tespit Etmeye Yardımcı Oluyor!

4 dakika
282
Yapay Zeka Yaban Hayatını Tehdit Eden Çitlerin Yerini Tespit Etmeye Yardımcı Oluyor!
Microsoft Copilot ile üretilmiştir.
Tüm Reklamları Kapat

Batı ABD'de 1 milyon kilometreyi bulabilen uzunluktaki çitler, aynı zamanda Ay'a gidip geri dönmeye yetecek kadar uzun. Son yüzyılda, büyük ölçüde hayvanları kontrol altında tutmak amacıyla bol miktarda dikenli tel ve örgü tel çitler dikildi. Ne yazık ki bu çitler aynı zamanda geyik, sığın ve antilop gibi yabani hayvanların yiyecek bulmak veya derin kardan kaçmak için göç etmelerini de engelliyor.

Doğa korumacılar, Batı'nın uçsuz bucaksız arazilerinde eski çitleri bulup kaldırmak veya değiştirmek için kolları sıvadı. Bu zorlu görevde ise iki araştırmacı, çözüm olarak yapay zekaya başvurdu.

Senckenberg Biyoçeşitlilik ve İklim Araştırma Merkezi'nde doktora sonrası araştırmacı olan Wenjing Xu ve Microsoft AI for Good Lab'de uygulamalı araştırma bilimcisi olan Zhongqi Miao; geyik, sığın ve antiloplar için önemli bir bölge olan güneybatı Wyoming üzerinde uçan uçaklardan alınan hava görüntülerindeki çitleri tanımlamak için tasarlanmış bir bilgisayarı eğitti.

Tüm Reklamları Kapat

Kaliforniya'da düzenlenen Ekolojik Dernekler Amerika Konferansı'nda, çit tahminlerini yerinde yapılan incelemelerle karşılaştıran ikili, sistemin çitlerin yaklaşık %70'ini doğru bir şekilde tanımlayabildiğini belirledi. İkili, yöntemlerini uydu görüntülerini kullanacak şekilde genişletmeyi planlıyor. Bu, dünyanın diğer bölgelerindeki çitleri tanımlamanın önünü açabilir.

Wyoming Üniversitesi'nde ekolog ve bilgisayar bilimcisi olan, aynı zamanda araştırmalarında hava görüntülerini kullanan ancak projede yer almayan Ben Koger şunları dile getiriyor:

Çitler, hayvanların hareketleri ve çevrenin sağlığı üzerinde büyük bir etkiye sahip. Şu anda bu konuda ne olup bittiğini doğru bir şekilde anlamak gerçekten zor.

Western EcoSystems Technology'de biyolog olarak görev yapan Hall Sawyer, Wyoming'deki Kızıl Çöl'deki (İng: "Red Desert") yüksek düzlüklerde antilopların hareketlerini izlemek amacıyla 45 antilopa radyo tasması taktı: 2023 kışında aylar süren derin, ıslak kar, güçlü rüzgarlar ve soğuk hava sonrasında, tasmalı antilopların yarısı öldü. Maalesef bu durum, sürüdeki binlerce antilop için de geçerliydi. Tasma verileri, bu hayvanların zor kış koşullarından kaçmaya çalıştığını ancak çitlere ve bir otoyola çarptıklarını ortaya koydu. Bir antilop, 400 kilometreden fazla yol almasına rağmen, başladığı yerden sadece 50 kilometre uzaklaşabilmişti. Sawyer, bir hayvanın 400 kilometreden fazla dolaştığını ancak başladığı yerden 50 kilometreden daha uzağa gitmeyi başaramadığını belirtiyor.

Bazı bölgelerde, yaban hayat yöneticileri ve koruma grupları, çitleri kaldırma veya bunları, antilopların altından geçmesini ve sığırların üzerinden atlamasını kolaylaştıran yaban hayat dostu çitlerle değiştirme çalışmalarına başladı. 2019 yılında yapılan bir araştırma, Alberta, Saskatchewan ve Montana'daki çit kaldırma çalışmalarını inceledi. Sonuçlar, antilopların çitlerden güçlü bir şekilde kaçındığını ve bu engellerin kaldırılmasının, hayvanların hem kamusal hem de özel arazilerde yüksek kaliteli yeme erişimini %38 oranında artırabileceğini gösterdi.

Tüm Reklamları Kapat

Ancak nerede olduğunu bilmediğiniz çitleri programlı bir şekilde kaldırmak ya da değiştirmek zor olabilir. Berkeley'deki Kaliforniya Üniversitesi'nde doktorasını yaptığı sırada güneybatı Wyoming'de sahada araştırmalar yaparak 7000 kilometreden fazla çitin haritasını çıkarmaya çalışan Xu, gözlemini şu sözlerle aktarıyor:

Kamu kurumlarının bazı yerlerde kayıtları var, bazılarında ise yok.

Daha iyi bir envanter oluşturmak için Xu, Miao ile iş birliği yaparak geniş çit alanlarını uzaktan tanımlamaya yönelik bir yöntem geliştirdi. İkili piksel başına 60 santimetreye kadar çözünürlük sunan uçaklardan çekilen fotoğrafları inceledi. Miao, Xu'nun Wyoming'deki çalışmasından elde edilen saha verilerini kullanarak her pikselde çit aramak üzere derin öğrenme modelini eğitti.

Miao, sonuçları "gerçekten umut verici" bulsa da bazı durumlarda modelin yolları çitlerle karıştırdığını da kabul ediyor. Xu ve Miao, daha yüksek çözünürlüklü görüntüler toplayabilecekleri ve modeli daha hassas bir şekilde eğitmeyi planlıyor.

Florida Üniversitesi'nde bilgisayarlı görü ekolojisti Ben Weinstein, doğa koruma alanında yapay zeka kullanımıyla yapılan başlangıç aşamasındaki projelerde %70 başarı oranının gayet olağan bir oran olduğunu belirtiyor. Araştırmaya katılmayan ve sonuçları incelememiş olan Weinstein, bu tür projelerin insan gözlemini tamamen ortadan kaldırmak için değil, doğa koruma gruplarına ve arazi yöneticilerine daha fazla karar alma aracı sunmak amacıyla kullanılmasının daha uygun olduğunu vurguluyor.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.

Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.

Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.

Sawyer, daha önce Xu ile çalışmış ancak bu projede yer almamış biri olarak, umutlu olduğunu ifade ediyor. Ancak, yöntemin çitlerle ilgili daha ayrıntılı veriler sunmasını bekliyor:

Tel türlerini ve yüksekliklerini anlamak, bunların büyük oyun hayvanları için sorun oluşturup oluşturmadığını belirlememize yardımcı olur.

Miao ise uydu görüntülerinin, ahşap ve tel gibi ana çit türleri arasındaki farkı ayırt etmek için kullanılabileceğini, ancak örgü veya dikenli tel gibi ayrıntıları göstermek için yeterli detayı sağlayamayabileceğini belirtiyor.

Miao ve Xu modellerini geliştirdikten sonra, bunu Batı ABD'nin tamamına ve ardından Tibet, Avustralya ve Kenya gibi ülkelerdeki otlak ve mera alanlarına uygulamayı planlıyor. Koger, yapay zekanın desenleri öğrenmede iyi olabileceğini, ancak bu desenleri yeni ortamlara uyarlamada zorlanabileceğini söylüyor ve sözlerini şu şekilde noktalıyor:

İzlemeye devam etmek heyecan verici olacak.
Bu Makaleyi Alıntıla
Okundu Olarak İşaretle
Özetini Oku
10
2
  • Paylaş
  • Alıntıla
  • Alıntıları Göster
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla

Feragatname: Evrim Ağacı, doğrudan üniversiteler, akademik dergiler veya resmi bilim kurumları tarafından yayınlanan bu basın açıklamalarını temel editöryal düzenlemeden geçirmektedir; ancak açıklamaların isabetliliğinden sorumlu değildir. Basın açıklaması konusundaki sorularınızı aşağıdaki medya irtibat kişisine yöneltebilirsiniz.

Medya İrtibat

İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!

Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.

Soru & Cevap Platformuna Git
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 1
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 1
  • Tebrikler! 0
  • Bilim Budur! 0
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Tüm Reklamları Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 07/11/2024 10:57:56 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/18416

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Keşfet
Akış
İçerikler
Gündem
Wuhan
Kitlesel Yok Oluş
Deprem
Bebek
Ölümden Sonra Yaşam
Nöron Hücresi
Çocuklar
Biyokimya
Bilinç
Farmakoloji
Süt
Hayvanlar
Sağlık Bilimleri
Coğrafya
Covıd-19
Şeker
Yeme
Bilim İnsanı
Atom
Sanat
Yıldız
Ölüm
Türleşme
Klinik Mikrobiyoloji
Aşılar
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Video Konu Önerisi
Başlık
Kafana takılan neler var?
Gündem
Bağlantı
Ekle
Soru Sor
Stiller
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, aklınızdan geçen düşünceleri Evrim Ağacı ailesiyle paylaşabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Bilim kimliğinizi önceleyin.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla aklınızdan geçen her şeyden ziyade, bilim veya yaşamla ilgili olabilecek düşüncelerinizle ilgileniyoruz.
2
Propaganda ve baskı amaçlı kullanmayın.
Herkesin aklından her şey geçebilir; fakat bu platformun amacı, insanların belli ideolojiler için propaganda yapmaları veya başkaları üzerinde baskı kurma amacıyla geliştirilmemiştir. Paylaştığınız fikirlerin değer kattığından emin olun.
3
Gerilim yaratmayın.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Değer katın; hassas konulardan ve öznel yoruma açık alanlardan uzak durun.
Bu komünitenin amacı okurlara hayatla ilgili keyifli farkındalıklar yaşatabilmektir. Din, politika, spor, aktüel konular gibi anlık tepkilere neden olabilecek konulardaki tespitlerden kaçının. Ayrıca aklınızdan geçenlerin Türkiye’deki bilim komünitesine değer katması beklenmektedir.
5
Cevap hakkı doğurmayın.
Aklınızdan geçenlerin bu platformda bulunmuyor olabilecek kişilere cevap hakkı doğurmadığından emin olun.
Sosyal
Yeniler
Daha Fazla İçerik Göster
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
Evrim Ağacı'na Destek Ol

Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katın.

Evrim Ağacı'nı Takip Et!
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000
Bu Makaleyi Alıntıla
Evrim Ağacı Formatı
APA7
MLA9
Chicago
U. Derin, et al. Yapay Zeka Yaban Hayatını Tehdit Eden Çitlerin Yerini Tespit Etmeye Yardımcı Oluyor!. (20 Ağustos 2024). Alındığı Tarih: 7 Kasım 2024. Alındığı Yer: https://evrimagaci.org/s/18416
Derin, U., Derin, U. (2024, August 20). Yapay Zeka Yaban Hayatını Tehdit Eden Çitlerin Yerini Tespit Etmeye Yardımcı Oluyor!. Evrim Ağacı. Retrieved November 07, 2024. from https://evrimagaci.org/s/18416
U. Derin, et al. “Yapay Zeka Yaban Hayatını Tehdit Eden Çitlerin Yerini Tespit Etmeye Yardımcı Oluyor!.” Edited by Ufuk Derin. Evrim Ağacı, 20 Aug. 2024, https://evrimagaci.org/s/18416.
Derin, Utku. Derin, Ufuk. “Yapay Zeka Yaban Hayatını Tehdit Eden Çitlerin Yerini Tespit Etmeye Yardımcı Oluyor!.” Edited by Ufuk Derin. Evrim Ağacı, August 20, 2024. https://evrimagaci.org/s/18416.
ve seni takip ediyor

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close