맥길 대학교 (University of McGill)의 연구원에 대한 새로운 연구에 따르면 대량의 생물 다양성 데이터에 대한 신속한 분석을 위해 인공 지능 (AI)의 사용은 보존 노력에 혁명을 일으켜 과학자와 정치인이보다 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있다고 제안합니다.
컴퓨터 과학자, 생태 학자 및 국제 연구원 팀 간의 협력, Nature Reviews Biodience에 실린 리뷰는 7 가지“생물 다양성에 대한 글로벌 지식 부족”을 고려하며, 그 차이는 우리가 그들의 분포와 상호 작용을 포함하여 종에 대해 알고있는 것입니다.
McGill Biology Department의 연구원이자 교수의 부교수 인 Laura Pollock은“문제는 여전히 자연에 대한 기본 정보가 자연을 보호하는 방법을 알지 못하게하는 기본 정보가 없다는 것입니다.
이 문제에 대한 기존 문헌을 고려한 연구는 AI가 이러한 지식 격차를 막을 수있는 주요 방법을 결정합니다. 연구원들은 AI가 현재 적자의 7 개 영역 중 2 개에서만 사용되어 상당한 가능성을 사용하지 않는다는 것을 발견했습니다. Bioclip과 같은 AI가있는 도구는 이미 종을 식별하는 데 도움이되는 이미지의 징후 유형을 감지하는 데 사용됩니다. 수백 개의 새로운 곤충이 안테나와 같은 자동 곤충 모니터링 플랫폼으로 식별됩니다.
그러나 위성 이미지로 훈련 된 기계 학습 모델과 환경 DNA는 이전보다 뷰의 분포를보다 정확하게 표시 할 수 있습니다. AI는 또한 식품 네트워크와 같은 종의 상호 작용과 직접 관찰의 복잡성으로 인해 크게 내재 된 포식자와의 관계를 결론 내릴 수 있습니다.
McGill의 Computer Sciences 부교수이자 연구의 공동 저자 인 David Rolnik은“이 연구는 이전 검토보다 생물 다양성에 관한 훨씬 더 광범위한 문제를 고려하고있다. “이러한 단점을 해결할 수있는 큰 잠재력이있을 때 AI가 얼마나 좁게 사용되는지 보는 것은 놀라운 일이었습니다.”
미래를 살펴보면, 연구 그룹은 인공 지능에 대한 교육을 개선하기 위해 데이터 교환 이니셔티브를 확장하는 것의 중요성을 강조하고, 편견을 줄이고 II를 윤리적으로 보존 할 수 있도록 알고리즘을 명확하게합니다. 생물 다양성의 세계적인 목표에 의해 증가한 그들은 AI가 효과적이라면 생물 다양성의 위기를 해결하는 데 이용 가능한 가장 강력한 도구 중 하나 일 수 있다고 말합니다.
Pollock은“AI는 세상이 더 나은 또는 최악의 방식으로 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이것이 우리를 돕는 한 가지 방법입니다. “생태계는 인간의 삶을 지원하기 때문에 생물 다양성 보호가 중요합니다.”
