Komanda pētnieku, ko vadīja Exeteras Universitāte, ir panākusi ievērojamu progresu cīņā pret invazīvajiem Āzijas dzeltenajiem nastiem, izstrādājot jaunu AI sistēmu – VespAI. Šī revolucionārā tehnoloģija nodrošina ātru un precīzu veidu, kā atklāt šos nastus, ļaujot laikus reaģēt, lai novērstu to izplatību un aizsargātu ekosistēmas.
Bieži uzdotie jautājumi
J: Kāda ir AI sistēmas, VespAI, mērķis?
A: VespAI ir paredzēta, lai ļautu novērtēt un identificēt invazīvus Āzijas dzeltenos nastus ar izcilu precizitāti, nodrošinot agrīnu brīdinājumu sistēmu, lai novērstu to iekļūšanu jaunās reģionās.
J: Kā darbojas AI sistēma?
A: VespAI izmanto kompaktu procesoru, kas tiek aktivizēts, kad tas atklāj kādu kukaini, kas ir lieluma ziņā līdzīga nastei. Tās uzlabotais algoritms pēc tam analizē iegūtās attēlus, lai noteiktu, vai kukainis ir Āzijas nasts vai vietējās eiropas sugas.
J: Kādas ir VespAI priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm?
A: Atšķirībā no tradicionālajām noteikšanas metodēm, kas bieži nospiež un nogalina daudzus ne-mērķtiecīgus kukaiņus, VespAI inovatīvais piegājens ļauj dzīvībā sagūt nastas, lai varētu sekot līdzi ligzdai, nekaitējot citām sugām. Tas ne tikai samazina vides ietekmi, bet nodrošina arī efektīvāku Āzijas nastu iznīcināšanu.
Interesants skatījums: Eko sistēmu aizsardzība no Āzijas nastu draudiem
Āzijas nasti, zināmi arī kā dzeltenkāju nasti, ir kļuvuši par globālu apsūdzību, jo tie iekaro jaunas teritorijas un negatīvi ietekmē vietējās ekosistēmas. Šie nasti, slaveni ar savu medu zemojošo uz medusbērniem un citiem apaugļotājiem, rada būtisku draudu bišu populācijām, lauksaimniecības kultūrām un dabīgajām dzīlēm.
Reaģējot uz šo steidzamo izaicinājumu, Exeteras Universitātes pētnieku komanda, vadīta no Tomasa Ošea-Vellera, ir izstrādājusi hipermodernu AI sistēmu, VespAI. Šī sistēma pierāda, ka ir spēcīgs spēlmaņu izmaiņu veidotājs cīņā pret Āzijas nastiem, precīzi identificējot to klātbūtni un nodrošinot ātru rīcību, lai novērstu to turpmāku izplatību.
VespAI pamata iezīme slēpjas tās izcilajā precizitātē, identificējot Āzijas nastu sugas. Ar augstu precizitāti šī AI sistēma nodrošina, ka nav citas sugas, kas tiktu nepareizi identificētas, ļaujot veikt mērķtiecīgas iejaukšanās pret invazīvajām nastām, nekaitējot vietējām sugu. Tas ir būtisks solis uz priekšu uzraudzības spējas uzedgangā, optimizējot uzraudzības procesu un taupot vērtīgu laiku atbildīgajiem aģentūrām.
Tradicionālās noteikšanas metodes bieži vien nāk par cenu ne-vēlamo kukaiņu nāvējot, tādējādi traucējot jutīgo ekoloģisko līdzsvaru. VespAI ņem citādu pieeju, ietaupot ne-mērķtiecīgis kukaiņus un atbalstot efektīvu Āzijas nastu dzīvu fiksāciju ligzdai sekošanai. Šī metode nodrošina, ka nasti var tikt efektīvi atpakaļ izsekoti līdz savām ligzdām, ļaujot tām iznīcināt un novērst nākotnes infestācijas.
Lai apstiprinātu tā efektivitāti, VespAI tika plaši testēta uz Žērsei salas, teritorijas, kas ir pazīstama ar biežām Āzijas nastu invāzijām. Ierīce precīzi atšķīra starp Āzijas un eiropas nastām, kā arī citiem kukaiņiem, uzsvērjot tās uzticamību reālās pasaules scenārijos. Tagad tiek gatavoti plāni, lai veiktu papildu prototipu ieviešanu sadarbībā ar dažādām Lielbritānijas organizācijām, tādējādi pastiprinot aizsardzību pret ātras izplatības Āzijas nastiem.
Cīņa pret invazīvām sugām, piemēram, Āzijas nastiem, prasa daudzpusīgu pieeju. Papildus inovatīvām tehnoloģijām, piemēram, VespAI, sabiedrības informētība un agrīna parādīšanās ziņošana ir nozīmīga veiksmes vadīšanai. Ātrā noteikšana ļauj laikus likvidēt ligzdu pirms Āzijas nasti izveido spēcīgu klātbūtni jaunā teritorijā.
Kamēr mēs turpinām atrast jaunus veidus, kā cīnīties pret Āzijas nastu radītajiem draudiem, paliek skaidrs, ka mūsu ekosistēmu aizsardzība prasa sadarbību, inovatīvus risinājumus un dziļu saprašanu par dabas pasaules jutīgo līdzsvaru.
Avoti: exeter.ac.uk
Vai patika tas, ko lasījāt? Abonējiet mūsu jaunumus, lai lasītu interesantas rakstu, ekskluzīvu saturu un jaunākās ziņas.
Apmeklējiet mūs EarthSnap vietnē, bezmaksas lietotne, ko jums piedāvā Eric Ralls un Earth.com.
The source of the article is from the blog elblog.pl