Dünyanın en yalnız ağacı yapay zeka ile eş arıyor

Bilim insanları, dünyada bilinen tek Sikad ağacının erkek örneği için dişi bir eş bulmayı hedefliyor. Bu proje yapay zeka ve drone teknolojileri kullanılarak Güney Afrika’nın Ngoye Ormanı’nda yürütülüyor.

Dünyanın en yalnız ağacı, yapay zeka sayesinde yakında bir eş bulabilir.

Sikad ağacının (Encephalartos woodii) şimdiye kadar vahşi doğada sadece tek bir erkek örneği keşfedildi.

1895 YILINDA KEŞFEDİLDİ

Botanikçi John Medley Wood, 1895 yılında bu tek bitkiyi Güney Afrika’nın KwaZulu-Natal eyaletindeki Ngoye Orman Rezervi’nde bulmuştu.

İlkel bir tohumlu bitki türü olan sikadlar ilk olarak dinozorlar Dünya’da dolaşmaya başlamadan önce ortaya çıktı.

Şimdi ise bilim insanları bu ağaç türüne yapay zeka yardımıyla bir eş arıyor.

“SİKADLARIN TANIMLANMASINA ODAKLANIYOR”

İngiltere’deki Southampton Üniversitesi’nde araştırma görevlisi olan Laura Cinti, “Projemizin yapay zeka kullanma yaklaşımı, yukarıdan bakıldığında palmiye ağaçlarına benzeyen sikadların görsel olarak tanımlanmasına odaklanıyor” dedi.

“GÖRÜNTÜ TANIMA ALGORİTMALARIMIZI EĞİTTİK”

Cinti, “Başlangıçta, palmiye ağaçlarını saymak için palmiye yağı endüstrisinde rutin olarak kullanılan algılama modellerini benimsedik, ancak bunu özel bakış açımıza ve sikadların benzersiz şekline göre optimize etmek için kendi görüntü tanıma algoritmalarımızı eğittik” dedi.

2 YILDA 4 BİN HEKTAR GÖRÜNTÜ ELDE EDİLDİ

2022 ve 2024 yıllarında yapılan araştırmalarda 10.000 dönümlük (4.000 hektar) Ngoye Ormanı’nın 195 dönümünden (79 hektar) binlerce görüntü elde edildi.

Drone kameralar, sikadların benzersiz spektral imzasını tanımlamak umuduyla beş dalga boyunda görüntüler yakaladı ve böylece onları çevredeki ağaçlardan ayırt etmeyi kolaylaştırdı.

Cinti, yapay zeka sisteminin sikadları tanıma yeteneğini geliştirmek için çeşitli ortamlarda sentetik haritalar oluşturulduğunu aktardı.

ÖNCEKİ ARAŞTIRMALAR SONUÇSUZ KALDI

Ayrıca Cinti diğer bilim insanları tarafından yürütülen önceki araştırmaların sonuçsuz kaldığını söyledi.

Araştırmacılar binlerce görüntüyü, görüntü tanıma görevlerinde kullanılan bir bilgisayar görme modeli olan YOLOv8’de çalıştırdı.

Modeli çeşitli sikad türlerinin fotoğraflarını kullanarak eğittiler ve hedeflerinin yukarıdan nasıl görünebileceğini programa öğretmek için bunları dijital olarak oluşturulmuş kanopilere yerleştirdiler.

Engebeli arazi ve bulut örtüsü görüntülerin analizini daha da zorlaştırsa da araştırmacıların yapay zeka modelini iyileştirmeye devam etmeyi planladığı aktarıldı.