في 2020-ات، واجهت مشكلة الحفاظ على الحياة البرية بشكل غير متوقع «طريقًا مسدودًا للمعلومات». تولد آلاف مصائد الكاميرا حول العالم تيرابايت من البيانات يوميًا. حتى وقت قريب، كان العلماء يقضون ما يصل إلى 80% من وقتهم في مجرد مراجعة اللقطات الفارغة، حيث لم يكن هناك سوى ورقة تتمايل بفعل الرياح بدلاً من اليغور.
تغير الوضع مع إدخال منصة SpeciesNet. هذه الأداة المبنية على الرؤية الحاسوبية تتولى الجزء الأكثر روتينية من العمل. تقوم الشبكة العصبية تلقائيًا باستبعاد المحتوى «الفارغ» وتصنيف الحيوانات في الصور. ما كان يستغرق شهورًا من مجموعة فنيي المختبرات، أصبح الآن يُعالج بواسطة الخوارزميات في غضون ساعات.
لماذا تعتبر سرعة المعالجة مهمة جدًا؟ في حالة الأنواع المهددة بالانقراض، مثل اليغور في أمريكا اللاتينية أو الدببة الرمادية في أمريكا الشمالية، فإن التأخير في تحليل البيانات يعني فقدان الأهمية. إذا علمنا بتحركات الصيادين غير القانونيين أو الانخفاض الحرج في القاعدة الغذائية بعد ستة أشهر، فإن أي إجراءات حماية ستكون متأخرة.
تتيح التكنولوجيا لعلماء الأحياء التركيز على الاستراتيجية بدلاً من فرز الملفات. تصل دقة تحديد الأنواع الرئيسية اليوم إلى 90%، مما يسمح باستخدام هذه البيانات لإعداد التقارير الحكومية وتعديل حدود المناطق المحمية بشكل شبه فوري.
من المثير للاهتمام، هل سنتمكن في المستقبل القريب من إنشاء شبكة مراقبة عالمية موحدة تحذر من التهديدات التي تتعرض لها التنوع البيولوجي بنفس سرعة حصولنا على توقعات الطقس؟
يؤدي دمج الحوسبة السحابية والتعلم الآلي في علم البيئة إلى إنشاء أنظمة بيئية «شفافة». في المستقبل، سيساعد هذا ليس فقط في تسجيل انقراض الأنواع، ولكن أيضًا في نمذجة سيناريوهات تعافيها بناءً على كميات هائلة من البيانات الموثوقة. نحن ننتقل من التخمين إلى الإدارة الدقيقة للموارد الطبيعية.
