Yapay Zekâ, Yok Olmanın Eşiğindeki Bir Kuş Türünü Kurtarmaya Yardımcı Oluyor!

Pasifik Okyanusu’nun ortasında bulunan Samoa adasının ormanlarında bir kuş türünün nesli tükenmek üzereydi. Ta ki bilim ile teknolojinin güçlerini birleştirdiği noktada yeni bir umut ışığı doğana dek. Adı pek bilinmeyen ama taşıdığı tarihsel yük nedeniyle oldukça önemli olan Dişli Gagalı Güvercin ya da yerel adıyla Manumea, yapay zekâ destekli yeni bir projeyle belki de yok olmaktan kurtulacak.

Küçük Bir Dodo: Manumea’nın Trajik Hikâyesi

Manumea (Didunculus strigirostris), yalnızca Samoa adalarında bulunan büyük bir orman güvercini. Ne var ki bu kuşun taşıdığı anlam yalnızca yerel bir sembol olmanın ötesine geçiyor. Zira genetik açıdan nesli tükenmiş dodo kuşuna en yakın yaşayan akraba olarak kabul ediliyor. Ne yazık ki bu benzerlik yalnızca genetikle sınırlı değil, neslinin tükenme tehlikesiyle karşı karşıya olması bakımından da dodo kuşunun kaderini paylaşıyor.

Uluslararası Doğayı Koruma Birliğine (IUCN) göre, dişli gagalı güvercin kritik derecede tehlike altında. Son fotoğrafı 2013 yılında çekilmiş olan bu kuşun dünya üzerinde yalnızca 250 bireyinin kaldığı düşünülüyor. Nitekim IUCN’nin Güvercin ve Kumru Uzman Grubu (PDSG), bu kuşu "yakın akrabasının olmaması, sıra dışı görünüşü ve dodoya genetik yakınlığı" nedeniyle koruma önceliği listesinde en üst sıraya koymuş durumda.

Sessiz Ormanlarda Umut Arayışı

Samoa Koruma Derneği (SCS) öncülüğünde yürütülen saha çalışmaları uzun süredir devam etse de hem birey sayısının aşırı azlığı hem de benzer sesler çıkaran yaygın türlerin varlığı, Manumea’nın doğada tespiti konusunda ciddi zorluklar yaratıyor. Buna ek olarak araştırmalar bölgede vahşi kedi popülasyonlarının yüksek olduğunu ortaya koydu ki bu durum, türün hayatta kalma şansını daha da azaltan bir tehdit unsuru olarak değerlendiriliyor.

Tam da bu noktada devreye Colossal Foundation girdi. Türdiriltimi şirketi Colossal Biosciences’in kâr amacı gütmeyen kolu olan kuruluş hem finansal destek hem de ileri düzey teknoloji sağlayarak projeye ivme kazandırdı. 2023 yılında başlatılan bu girişim manumea’nın seslerini tanımlamayı amaçlayan yapay zekâ temelli bir biyoakustik analiz sistemine dayanıyor.

Yapay Zekâ Dinliyor: Biyoakustik Algoritmanın Gücü

Colossal tarafından geliştirilen yeni bir biyoakustik algoritma, manumea’nın diğer kuşlardan ayırt edilmesini sağlayan ses desenlerini tanımlamak üzere tasarlandı. Amaç basit: Ormanın sessizliğinde gizlenmiş bu kuşun sesini tespit ederek varlığını ve konumunu belirleyebilmek.

Bu teknoloji yalnızca kulakla ayırt edilmesi neredeyse imkânsız olan manumea ve Pasifik İmparator Güvercini gibi türler arasındaki farkları yakalayabiliyor. Derin öğrenme tabanlı bu sistem sayesinde korumacılar, rastgele alanlarda arama yapmak yerine umut vadeden "ses cepleri"ne odaklanabiliyor. Nitekim bu yöntem arama sürecinin verimliliğini artırarak kaynakların daha etkili kullanılmasına olanak sağlıyor.

Mashable

Projenin umut verici sonuçları gecikmedi. Mart 2024’te, sahada görev yapan araştırmacılardan Vilikesa Masibalavu, yıllar sonra ilk kez kesin olarak tanımlanabilen bir Dişli Gagalı Güvercin gözlemi gerçekleştirdi. Bu gözlem, yıllardır süren belirsizliklerin ardından araştırmacılara büyük bir moral verdi. Colossal Foundation’ın yöneticisi Matt James bu çabayı şöyle özetliyor:

Yok olmuş gibi görünen türleri yeniden bulmak, bir nevi kendi biçiminde bir 'geri getirme' şekli. Bu da bizim temel koruma stratejilerimizden biri.

Peki, bu kadar nadir bulunan bir kuşun sesini ayırt edebilecek bir yapay zekâ nasıl geliştirilebilir? Hele ki elde yalnızca üç kısa ötüş kaydı varken?

İşte Colossal’ın cevabı, sınırlı verilerle büyük işler başaran akıllı bir algoritmada gizli.

Sadece Beş Dakika ve Üç Ötüş

Colossal’ın araştırmacıları bu projeye başladıklarında ellerindeki veri oldukça sınırlıydı. Ellerindeki tek ses kaydı, 1980'lerde Berlin Hayvanat Bahçesinde yaşayan bir Dişli Gagalı Güvercin'den alınmış, yalnızca beş dakikalık bir ses dosyasıydı. Bu kayıtta sadece üç farklı ötüş yer alıyordu. Modern makine öğrenimi teknikleri, genellikle binlerce örnekle beslenmeyi sever. Ancak burada durum çok daha zordu. Yine de bu sınırlı veriyle yola çıkan ekip, zekice bir çözüm geliştirdi.

Mashable

Yapay zekânın ilk öğrenmesi gereken şey, neyi dinlememesi gerektiğiydi. Bu nedenle Colossal, komşu bölgelerden biri olan Amerikan Samoası’ndan geniş kapsamlı ses verileri topladı. Manumea'nın hiç yaşamadığı bu bölgeler, sistem için ideal bir “kontrol grubu” işlevi gördü. Yani, algoritma öncelikle bu sesler Manumea’ya ait değildir, bilgisini öğrenmiş oldu. Bu, istenmeyen kuş seslerini ve orman gürültüsünü filtrelemek için temel bir adım oldu.

Böylece algoritma, duyduğu her sesin önce tanıdık olmayan bir örnek mi olduğunu sorguluyor, ardından elindeki üç ötüş örneğine benzeyenleri işaretliyor.

Geliştirme süreci yalnızca iki hafta sürmesine rağmen ortaya çıkan algoritma, %95 doğruluk oranına ulaşarak dikkat çekici bir başarı sergiledi.

Colossal Foundation yöneticisi Matt James, algoritmanın karar mekanizmasını şu sözlerle özetliyor:

Modelin eğitildiği veri seti son derece sınırlıydı. Ancak algoritma, Amerikan Samoası gibi Manumea’nın bulunmadığı bölgelerden toplanan sesleri karşılaştırmalı kontrol grubu olarak kullanarak, önce 'Bu ses buraya ait değil,' diyebiliyor. Ardından, eldeki manumea kayıtlarına benzerlik gösteren sinyalleri tespit ediyor. Her doğrulanan tahminle birlikte modelin öngörü gücü de giderek pekişiyor.

Bu strateji, ses verilerinin gürültüden arındırılması (de-noising) ve hedefe özgü ses desenlerinin ayrıştırılması açısından son derece işlevsel bir örnek sunuyor. Projenin ilk fazında ses verileri, Samoa Koruma Derneği (SCS) ekiplerinin arazide kurduğu sabit mikrofonlar aracılığıyla toplanıyor ve daha sonra çevrimdışı olarak Colossal’a gönderiliyordu. Colossal’ın sunucularında analiz edilen veriler, potansiyel Manumea ötüşlerini içeren konumlar şeklinde raporlanarak saha ekiplerinin yönlendirilmesini sağlıyordu.

Ancak bu süreç, mobilizasyonu ve karar alma sürecini sınırladığı için Colossal, algoritmayı mobil bir uygulamaya entegre etti. Artık saha ekipleri, akıllı telefonları üzerinden kaydedilen ses verilerini anında analiz edebiliyor ve sonuçlara dakikalar içinde ulaşabiliyor. Böylece potansiyel tespitler hızla değerlendiriliyor ve saha çalışmaları anlık verilere göre planlanabiliyor.

Geleceğe Yönelik Teknolojik Genişleme: Mekânsal Ses ve Görüntü Entegrasyonu

Colossal, yalnızca ses analizine dayalı sistemlerle sınırlı kalmayı planlamıyor. Şirket, daha önce yaban hayatı izlemeye yönelik diğer projelerinde geliştirdiği mekânsal ses kaydı ve 360 derece video özelliklerine sahip entegre kameraları bu projeye adapte etmeyi hedefliyor. Bu cihazlar hem görsel hem de akustik verileri eş zamanlı olarak toplayıp uzak sunuculara yükleyebiliyor; bu da izleme faaliyetlerinde gözle görülür bir gelişim sağlama potansiyeli taşıyor.

Buna ek olarak orta vadede hedeflenen en kritik adım ise türün ex-situ (doğa dışı) koruma altına alınması. Colossal yöneticisi Matt James, bu olasılığı şu şekilde değerlendiriyor:

Doğada kalan birkaç bireyi tespit edebilirsek, onları kontrollü bir ortama alarak koruma altına almak, soyun devamlılığı açısından kritik önem taşıyor. Bu bireylerden elde edilecek yavrular, uygun koşullar sağlandığında doğaya yeniden kazandırılabilir. Bu, istilacı türler ve habitat tahribatı gibi temel sorunlar çözülene kadar türün tükenmesini önlemeye yönelik geçici ama etkili bir stratejidir.

Sonuç

Colossal genellikle genetik mühendislik bazlı türdiriltimi projeleriyle anılıyor. Ancak bu projeyle gösteriyorlar ki mevcut türlerin korunması da en az kaybolanları "geri getirmek" kadar önemli. Yapay zekâ burada yalnızca bir araç değil; doğayı anlamanın ve korumanın yeni dili haline geliyor.

Belki de yakın gelecekte, bir zamanlar kaybolduğu sanılan bu kuşun melodik sesi yeniden Samoa ormanlarında yankılanacak. Ve belki bu başarı, başka kayıp türleri bulmak için de bir kılavuz olacak.