Ботаника с AI

В продължение на векове ботаниците са събирали растения, пресовали са ги, сушили са ги и са ги съхранявали в хербарии.

Тези образци първоначално са били ценен физически архив на растителните видове, но днес дигитализацията им придава съвсем ново научно значение.

С помощта на изкуствения интелект старите колекции вече могат да разкрият как природата се е променяла през годините.

Повече от 145 милиона образци на растения и гъби от над 170 институции в 40 държави вече са дигитализирани. След като бъдат заснети и добавени в бази данни, те могат да бъдат анализирани в мащаб, който би бил практически невъзможен за отделни изследователи.

Анализирани са 8 милиона образци

Изследователи са обучили система за машинно обучение да разпознава дали растенията на дигитализираните хербарийни изображения са били в период на цъфтеж. След това моделът е приложен към около осем милиона запазени образци, представляващи приблизително 200 000 вида от различни части на света.

Мащабът на анализа е впечатляващ. Според изследователя в областта на машинното обучение Дейвид Уилямсън автоматизираната обработка е отнела около една седмица.

Ако същата работа беше извършена ръчно, тя би могла да изисква приблизително 40 000 часа — или около 20 години работа на пълен работен ден.

Това обаче не означава, че изкуственият интелект заменя ботаниците. Напротив — той позволява на учените да обработват огромни колекции за кратко време, докато специалистите могат да се съсредоточат върху откриването на закономерности, проверката на необичайни резултати и поставянето на въпроси, които досега са били твърде мащабни за изследване.

Най-голямото предимство на AI е скоростта — той може да открива скрити закономерности сред милиони образци, докато специалистите остават отговорни за тяхното тълкуване.

Периодите на цъфтеж се променят

Един от най-ясните резултати е свързан с цъфтежа на растенията. През последния век периодите на цъфтеж в световен мащаб са се измествали средно с около 2,5 дни на десетилетие.

Промяната обаче не е еднаква навсякъде. Някои видове започват да цъфтят по-рано, докато при други цъфтежът се измества към по-късен период.

Най-изненадващото за учените е мястото, където се наблюдават най-силните промени. Тъй като някои от най-бързо повишаващите се температури вследствие на климатичните промени се регистрират във високите северни ширини, учените са очаквали именно там да открият най-сериозните изменения.

Вместо това едни от най-големите промени са установени в тропическите райони.

Екологът Джеймс Спийд обяснява, че цъфтежът на тропическите растения често е тясно свързан с валежите, а не само с температурата. Ако климатичните промени изменят времето или надеждността на дъждовните сезони, растенията могат да реагират, като променят момента на цъфтежа си.

Защо времето е толкова важно?

Няколко дни може да не изглеждат като голяма промяна, но цъфтежът е част от много по-широк природен календар. Растения, насекоми, птици и други животни често зависят от това различните събития да се случват в подходящия момент.

Ако дадено растение започне да цъфти по-рано, но основният му опрашител не промени жизнения си цикъл по същия начин, между двата вида може да се появи разминаване. Това може да намали успешното опрашване.

Последиците могат да се разпространят и в други части на екосистемата.

Намаляването на броя на опрашващите насекоми например може да повлияе на птиците, които се хранят с тях, докато промените в опрашването могат да окажат влияние и върху производството на земеделски култури и размножаването на дивите растения.

Климатичните промени не е необходимо веднага да доведат до изчезването на даден вид, за да нарушат една екосистема. Самото разместване във времето на биологичните процеси може да предизвика последици по цялата хранителна мрежа.

Старите колекции получават нов живот

Хербарийните образци са особено ценни, защото много от тях са събирани преди десетилетия или дори векове. Всеки екземпляр може да съхранява информация за мястото, където е растял даден вид, датата на събирането и етапа от развитието, в който се е намирало растението.

Когато милиони подобни записи бъдат обединени, учените могат да сравняват исторически данни със съвременни наблюдения.

Така музейните колекции започват да функционират почти като своеобразна глобална машина на времето за околната среда.

Образци, които някога са служили основно като таксономични справочници, днес могат да помогнат при изследването на климатичните промени, разпространението на видовете, периодите на цъфтеж, загубата на биоразнообразие и дори риска от изчезване.

AI може да открива неизвестни видове

Същата технология може да помогне на учените да се справят и с друго огромно предизвикателство — голяма част от биоразнообразието на планетата все още не е официално документирано.

Смята се, че повече от 90% от видовете гъби например все още не са описани. Междувременно видовете изчезват достатъчно бързо, така че някои от тях могат да изчезнат, преди учените дори да са успели да ги идентифицират и опишат.

Машинното обучение може да помогне, като претърсва дигитализираните колекции за необичайни образци и ги маркира за допълнителна проверка от специалисти.

Статистическите модели могат също да изчисляват дали вид, който не е наблюдаван от дълго време, вероятно е изчезнал или просто е останал незабелязан.

Тази информация може да помогне на учените да определят къде са най-необходими нови теренни проучвания.

Човешкият фактор остава решаващ

AI може да разпознава закономерности изключително бързо, но не може самостоятелно да определи дали те имат биологично значение.

Таксономистът Мартин Чийк посочва, че автоматизираната идентификация може да спести значително време на специалистите, особено при работата с широко разпространени видове. Така учените биха могли да насочат повече внимание към слабо проучените и застрашените организми.

Експертната проверка обаче остава необходима. Уилямсън също подчертава, че системите за машинно обучение са толкова добри, колкото са данните, с които са обучени.

Затова учените продължават да имат ключова роля — те определят въпросите, подбират подходящите данни, тестват моделите, проверяват грешките и интерпретират резултатите.

AI може значително да ускори научната работа, но не може да замени екологичните и таксономичните знания, необходими за разбирането на това какво всъщност означават резултатите.

Проблемът с дигитализацията

Съществува обаче и сериозно ограничение. Въпреки бързото разрастване на дигиталните колекции, в момента по-малко от 16% от всички хербарийни образци в света са достъпни в цифров вид.

Някои от най-големите пропуски са в държави с изключително богато биоразнообразие. Местните колекции може да страдат от недостиг на персонал, недостатъчна документация или да не са свързани с международни бази данни.

Това създава сериозен дисбаланс. Изкуственият интелект може да анализира само материалите, които вече са дигитализирани. Така важни региони и видове могат да останат извън полезрението на научните модели.

Нов научен архив

Съчетаването на исторически образци със съвременни технологии за машинно обучение променя начина, по който учените използват музейните колекции.

Изсушено растение, събрано преди поколения, днес може да помогне за проследяването на промените в дъждовните сезони, изместването на периодите на цъфтеж или изчезването на определени видове.

Силата на технологията не идва от това, че заменя вековете ботаническа работа, а от способността ѝ да отключи информацията, натрупана през това време.

Анализът на осем милиона образци вече показва, че природонаучните колекции съдържат далеч повече информация, отколкото учените някога са можели да извлекат. С разширяването на дигитализацията тези архиви могат да се превърнат в един от най-ценните инструменти за разбиране на начина, по който климатичните промени променят живота на Земята.