Imaginile generate de AI pot sprijini conservarea, dar datele reale rămân esențiale
Un studiu recent arată că observațiile din lumea reală nu pot fi înlocuite, însă, în anumite condiții, imaginile generate de inteligența artificială pot îmbunătăți performanța modelelor computerizate utilizate pentru identificarea speciilor și monitorizarea biodiversității.
Cercetătorii de la Universitatea de Stat din Carolina de Nord au investigat dacă imaginile „sintetice”, generate de AI, reprezentând 20 de specii comune de arbori din America de Nord, pot ajuta la antrenarea modelelor de recunoaștere vizuală atunci când nu există suficiente imagini reale disponibile.
Echipa a combinat imagini reale ale arborilor provenite de pe platforma iNaturalist și din Auto Arborist Dataset cu imagini generate de AI, apoi a introdus diferite combinații într-un model standard de recunoaștere a imaginilor pentru a evalua dacă imaginile sintetice îi îmbunătățesc capacitatea de a identifica arborii. Rezultatele au fost publicate în revista Remote Sensing in Ecology and Conservation.
Imaginile sintetice au îmbunătățit capacitatea modelului de a recunoaște arborii atunci când imaginile reale erau limitate, ceea ce sugerează că imaginile generate de AI ar putea completa datele din lumea reală atunci când fotografiile sunt insuficiente. „Cel mai mare potențial al acestei tehnologii ar putea fi în studierea speciilor și locurilor despre care știm relativ puțin”, a declarat Thomas Lake, autorul principal al studiului și cercetător în cadrul Centrului pentru Analiză Geospațială de la NC State.
Unde persistă încă lipsurile de imagini
Modelele computerizate necesită cantități mari de date, ceea ce în domeniul conservării înseamnă imagini ale plantelor, animalelor și altor organisme, pentru a identifica cu precizie speciile în scopuri de cercetare și monitorizare. Colectarea unui număr suficient de imagini reale poate fi însă dificilă. Deși oamenii de știință cetățeni au contribuit la soluționarea acestei provocări prin intermediul unor platforme precum iNaturalist, persistă lacune în disponibilitatea imaginilor pentru anumite specii, în special pentru cele fotografiate mai rar.
„Unele specii sunt fotografiate de mii de ori, în timp ce altele pot fi rare, pot trăi în locuri îndepărtate sau pur și simplu primesc mult mai puțină atenție. Chiar și pentru speciile comune, fotografiile pot proveni doar din anumite locuri, anotimpuri sau unghiuri”, a declarat Chris Jones, coautor al studiului și cercetător principal în cadrul Centrului pentru Analiză Geospațială de la NC State.
Utile, dar mai slabe decât fotografiile reale
Imaginile generate de AI ar putea fi folosite pentru a extinde o colecție mică de imagini din lumea reală, ajutând cercetătorii să construiască modele inițiale pentru identificarea și monitorizarea speciilor în zone unde observațiile sunt limitate, în timp ce continuă să colecteze imagini reale.
Lake a subliniat că este important ca potențialul imaginilor generate de AI pentru astfel de eforturi de conservare să nu fie supraevaluat. În cadrul studiului, el și colaboratorii săi au constatat că imaginile sintetice au fost, în general, mai puțin eficiente decât imaginile reale în antrenarea modelului de recunoaștere vizuală.
„Majoritatea imaginilor generate de AI păreau plauzibile la prima vedere”, a spus Lake. „Dar, de fapt, nu surprindeau detaliile fine și variațiile care există în lumea reală, ceea ce ne arată că aceste imagini pot părea realiste, dar pot omite informații subtile care contează în practică.”
De aceea, știința cetățenească rămâne esențială pentru eforturile de conservare bazate pe date, a afirmat Lake. Imaginile reale furnizate de oameni obișnuiți oferă informațiile lipsă. În cazul arborilor, acestea includ detalii precum forma frunzelor, textura scoarței și chiar forma de creștere, toate importante pentru identificarea speciilor.
„Imaginile generate de AI nu elimină nevoia de observații pe teren sau de știință cetățenească; ne oferă modalități noi de a folosi aceste observații, pentru a recunoaște specii și a observa cum se schimbă Pământul, potențial mai devreme”, a spus Lake.
Oamenii reali rămân ancora datelor
Pentru Lake, aspectul important este că totul începe cu oameni reali și observații reale. Platformele de știință cetățenească precum iNaturalist sunt „puternice pentru că mii de oameni pot observa colectiv mult mai mult decât ar putea orice echipă de cercetare individuală”, a spus el.
Oricine poate participa la știința cetățenească și poate ajuta la documentarea lumii naturale, potrivit lui Lake. O singură fotografie a unui arbore, păsări, insecte sau flori poate contribui la o evidență mai amplă a locurilor unde apar speciile și a modului în care se schimbă mediul.
„Tehnologia ne poate ajuta să conectăm și să interpretăm fragmente de date la scări mult mai mari, dar dacă vrem să înțelegem o lume naturală în schimbare, avem nevoie în continuare de oameni care să fie atenți și să o documenteze”, a spus Lake.
