Hur artificiell intelligens och 360-kameror hjälper till att spara korallrev

Klimatförändringar har blivit korallrev som dekorerar de lokala marina arterna som kallar dem hemma, eftersom åtminstone de första stora observationerna registrerades i Karibien 1980. Tack och lov, nya A.I. katalogisering utformad för att identifiera de geografiska områden där korall fortfarande trivs hoppas kunna vända trenden och sparar några av världens mest täta och varierade akvatiska ekosystem från all-but-certain utrotning.

Det finns många anledningar till att vi behöver bry sig om att rädda korallrev, från etiska till ekonomiska. Förutom bostäder om en fjärdedel av marina arter, ger dessa rev $ 375 miljarder dollar i intäkter till världsekonomin, enligt väktaren, och livsmedelssäkerhet till en halv miljard människor. Utan dem säger forskare otaliga arter och hela havsfiskeindustrin som beror på dem skulle helt enkelt avdunsta.

Problemet är att det bara finns så mycket pengar och så mycket tid att ägna sig åt att mildra skadan som redan pågår, medan de 172 nationerna som ratificerade FN: s ramkonvention om klimatförändring "Parisavtal" för att minska sina koldioxidutsläpp. Men ett internationellt konsortium av forskare säger att de hoppas att artificiell intelligens kan fylla i luckorna och hjälpa revet att få den uppmärksamhet och resurser de behöver för att överleva.

Lösningen involverade ett team av forskare som använder undervattensskoter med 360-graders kameror som fotograferar 1487 kvadrat miles av revet utanför Sulawesi-ön i Indonesien. (Sulawesi, inbäddat i mitten av Coral Triangle, är omgiven av den högsta koncentrationen av marin biologisk mångfald på planeten.)

Dessa bilder matades sedan in i en form av djupt lärande A.I. som hade lärt sig under 400 till 600 bilder för att identifiera koralltyper och andra ryggradsdjur, för att bedöma den områdets ekologiska hälsa.

"Användningen av A.I. att snabbt analysera fotografier av korall har väsentligt förbättrat effektiviteten i vad vi gör, säger Emma Kennedy, doktor, en bentisk marin ekolog vid University of Queensland, i ett uttalande. "Vad skulle ta en korallrevforskare 10 till 15 minuter tar nu maskinen några sekunder."

"Maskinen lär sig på samma sätt som en mänsklig hjärna, väger upp mycket små beslut om vad den tittar på tills den bygger upp en bild och är övertygad om att göra en identifiering."

Kennedy och andra forskare har också använt en anpassad iterativ klusteralgoritm för att identifiera korallrev runt om i världen som verkar mest troliga att dra nytta av bevaranderesurser. Deras formel är baserad på 30 mätvärden som är kända för att påverka korallrevets ekologi, i stor utsträckning uppdelad i kategorier som historisk aktivitet, termiska förhållanden, cyklon vågskador och korall larver beteende. En karta över dessa främsta platser för framtida korallskydd publicerades i Bevarande bokstäver, en tidskrift för Society for Conservation Biology i slutet av juli.

Forskningen gjordes genom generösa donationer från den australiensiska regeringen, Nature Conservancy, Bloomberg Philanthropies, Tiffany & Co. Foundation, och Paul G. Allen Family Foundation, vars namns nöjespark har en anmärkningsvärd rekord inom korallrev tömning.

Kennedy och hennes lag hoppas att dessa A.I. teknikerna kommer att vidareutvecklas för att hjälpa till att hantera korallrev på den mer lokala nivån samt flera ekologiskt viktiga platser, inklusive det mesoamerikanska barriärrevet och korallerna på Hawaii, vilka båda måste uteslutas från studien.

Lokala versioner av deras globala studie tror de skulle ha nytta av data som inte är likformigt tillgängliga för revet internationellt: information om oceankemi, "adaptiv kapacitet" hos lokala rev för att motstå klimatförändringar eller annan stress på sina system eller uppgifterna av det lokala ekonomiska beroendet av dessa korallrev.