Используя более 652 000 наблюдений, загруженных в iNaturalist (слева), ученые Калифорнийского университета в Беркли создали модель искусственного интеллекта, позволяющую предсказать распространение 2221 вида растений по всему штату. Для обучения сети глубокого обучения наблюдения за видами были связаны с изображениями дистанционного зондирования размером 256 x 256 метров, полученными в рамках Национальной программы сельскохозяйственных изображений 2012 года (справа), и с климатическими переменными. Фото: Мой Экспозито-Алонсо и Лорен Гиллеспи, Калифорнийский университет в Беркли.
Используя передовые данные искусственного интеллекта и гражданской науки из приложения iNaturalist, исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали одни из самых подробных карт, показывающих распространение видов растений Калифорнии.
iNaturalist — это широко используемое приложение для мобильных телефонов, первоначально разработанное студентами Калифорнийского университета в Беркли. Оно позволяет людям загружать фотографии и данные о местоположении растений, животных или любой другой жизни, с которой они сталкиваются, а затем использовать краудсорсинг своей личности. В настоящее время у приложения более 8 миллионов пользователей по всему миру, которые в совокупности загрузили более 200 миллионов наблюдений.
Исследователи использовали тип искусственного интеллекта, называемый сверточной нейронной сетью, который представляет собой модель глубокого обучения, чтобы сопоставить данные гражданской науки о растениях в Калифорнии с изображениями штата, полученными со спутника дистанционного зондирования или с самолета, в высоком разрешении. Сеть обнаружила корреляции, которые затем были использованы для прогнозирования текущего ареала 2221 вида растений по всей Калифорнии, вплоть до масштабов в несколько квадратных метров.
Ботаники обычно создают высококачественные карты видов, тщательно перечисляя все виды растений на определенной территории, но это невозможно за пределами нескольких небольших природных территорий или национальных парков. Вместо этого модель искусственного интеллекта под названием DeepbiSphere использует бесплатные данные iNaturalist и самолетов или спутников дистанционного зондирования, которые теперь покрывают весь земной шар. При наличии достаточного количества наблюдений гражданских ученых модель может быть использована в странах, где отсутствуют подробные научные данные о распространении и среде обитания растений, для мониторинга изменений растительности, таких как вырубка лесов или возобновление роста после лесных пожаров.
Результаты были опубликованы 5 сентября в журнале. Труды Национальной академии наук Мойзес «Мои» Экспосито-Алонсо, доцент кафедры интегративной биологии Калифорнийского университета в Беркли, первый автор Лорен Гиллеспи, аспирантка по информатике в Стэнфордском университете, и их коллеги. Гиллеспи в настоящее время имеет грант студенческой программы Фулбрайта в США на использование аналогичных методов для выявления закономерностей биоразнообразия растений в Бразилии.
«За год, проведенный здесь, в Бразилии, мы пережили самую сильную засуху за всю историю и один из самых сильных пожароопасных сезонов за всю историю», — сказал Гиллеспи. «Данные дистанционного зондирования до сих пор могли сказать нам, где произошли эти пожары или где засуха была самой сильной, а с помощью подходов глубокого обучения, таких как Deepbiography, вскоре они расскажут нам, что происходит с отдельными видами на земле».
«Это цель — расширить его во многих местах», — сказал Экспозито-Алонсо. «Почти у всех в мире сейчас есть смартфоны, так что, возможно, люди начнут фотографировать естественную среду обитания, и это можно будет делать во всем мире. В какой-то момент это позволит нам иметь слои в Картах Google, показывающие, где находятся все виды существуют, поэтому мы можем защитить их. Это наша мечта».
Помимо того, что данные дистанционного зондирования бесплатны и охватывают большую часть Земли, они также более детальны и чаще обновляются, чем другие источники информации, такие как региональные климатические карты, которые часто имеют разрешение в несколько километров. Использование данных гражданской науки с изображениями дистанционного зондирования (просто базовыми инфракрасными картами, которые дают только изображение и температуру) может позволить ежедневно отслеживать изменения ландшафта, которые трудно отследить.
Аэрофотоснимок (1-я панель) национальных и государственных парков Калифорнии Редвудс, в которых находятся одни из последних старых секвой в мире, виден как темно-зеленая линия, окаймляющая правую сторону Редвуд-Крик. Дипбиосфера правильно предсказала присутствие секвойи (2-я панель) с разрешением 50 метров в парках, отличая зрелые рощи от молодых (3-я панель), и предсказала два подлеска: щавель секвойный (O. oregana, красный) и ежевику калифорнийскую ( R. ursinius, blue), произрастающие под разновозрастными секвойными лесами (4-я панель). Фото: Мой Экспозито-Алонсо и Лорен Гиллеспи, Калифорнийский университет в Беркли.
Такой мониторинг может помочь защитникам природы обнаружить горячие точки изменений или точно определить районы с богатыми видами, нуждающиеся в защите.
«Благодаря дистанционному зондированию почти каждые несколько дней появляются новые снимки Земли с разрешением 1 метр», — сказал Экспосито-Алонсо. «Теперь это позволяет нам потенциально отслеживать в реальном времени изменения в распространении растений, изменения в распределении экосистем. Если люди вырубают леса в отдаленных местах Амазонки, теперь им это не сойдет с рук — это отмечается через эту сеть прогнозирования».
Экспосито-Алонсо, переехавший из Стэнфорда в Калифорнийский университет в Беркли в начале этого года, является биологом-эволюционистом, интересующимся тем, как растения эволюционируют генетически, чтобы адаптироваться к изменению климата.
«Я почувствовал необходимость иметь масштабируемый метод, позволяющий узнать, где находятся растения и как они перемещаются», — сказал он. «Мы уже знаем, что они пытаются мигрировать в более прохладные районы, что они пытаются адаптироваться к окружающей среде, с которой они сейчас сталкиваются. Основная часть нашей лаборатории — понимание этих изменений и этих воздействий, а также того, будут ли растения развиваться. адаптироваться».
В ходе исследования ученые протестировали DeepbiSphere, исключив некоторые данные iNaturalist из обучающего набора ИИ, а затем попросив модель ИИ предсказать растения в исключенной области. Модель ИИ имела точность определения присутствия видов 89% по сравнению с 27% для предыдущих методов. Они также сравнили ее с другими моделями, разработанными для прогнозирования того, где растения растут в Калифорнии и как они будут мигрировать при повышении температуры и изменении количества осадков. Одна из таких моделей Максентразработанный в Американском музее естественной истории и использующий климатические сетки и данные о растениях с географической привязкой. Дипбиосфера показала себя значительно лучше, чем Максент.
Они также протестировали Дипбиосферу на основе подробных карт растений, созданных для некоторых парков штата. Он с точностью 81,4% предсказал расположение секвой в национальном парке Редвуд в Северной Калифорнии и точно зафиксировал (с помощью R2=0,53) тяжесть ожогов, вызванных кольцевым пожаром 2013 года в национальном парке Йосемити.
«Что было невероятным в этой модели, которую придумала Лорен, так это то, что вы просто тренируете ее на общедоступных данных, которые люди продолжают загружать на свои телефоны, но вы можете извлечь достаточно информации, чтобы иметь возможность создавать четко определенные карты в высоком разрешении», Сказал Экспозито-Алонсо. «Следующий вопрос, как только мы поймем географические последствия, будет: «Смогут ли растения адаптироваться?»
Меган Раффли, также работающая в Институте науки Карнеги в Стэнфорде, является соавтором статьи.
Дополнительная информация:
Лорен Э. Гиллеспи и др., Модели глубокого обучения отображают быстрые изменения видов растений на основе данных гражданской науки и дистанционного зондирования, Труды Национальной академии наук (2024). DOI: 10.1073/pnas.2318296121
Предоставлено Калифорнийским университетом в Беркли.
Цитирование: ИИ позволяет iNaturalist составить карту растений Калифорнии с беспрецедентной точностью (12 октября 2024 г.), получено 13 октября 2024 г. с https://phys.org/news/2024-10-ai-empowers-inaturalist-california-unprecented.html.
Этот документ защищен авторским правом. За исключением любых добросовестных сделок в целях частного изучения или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Содержимое предоставлено исключительно в информационных целях.