Blir du litt skeptisk når du hører at KI tilsynelatende skal steppe inn som en forutsigbar og overdrevent entusiastisk superhelt og redde naturen? Det trenger du nok ikke være.
Nylig kom Royal Botanic Gardens i Kew, England, ut med en tilstandsrapport for verdens planter og sopp.
I denne undersøkes det hva digitalisering og KI gjør med botanikk og naturforvaltning. Rapporten har bidrag fra 400 forskere i 40 land. Også fra NTNU.
– I flere hundre år har naturforskere samlet inn planter og sopp. De har presset og tørket dem så de kunne bevares for framtiden i herbarier verden over. De siste årene har stadig flere av disse blitt fotografert og gjort tilgjengelige på nett.
Det forteller James Speed. Han er professor i planteøkologi ved Vitenskapsmuseet på NTNU og en av bidragsyterne til rapporten.
– I dag er totalt over 145 millioner preparater av planter og sopp digitalisert på verdensbasis, fra over 170 institusjoner i 40 land. Det åpner helt nye muligheter for forskning.
James Speed har bidratt til tilstandsrapporten for verdens planter og sopp.(Foto: Kamal Hossain)
Gjorde 20 års arbeid på én uke
– Det som er så spennende, er at vi tar samlinger som har eksistert i århundrer. Så kombinerer vi dem med maskinlæring og KI-teknologier som knapt er fem år gamle. Slik kan vi besvare store, viktige spørsmål om naturen.
Det forteller David Williamson, forsker i maskinlæring for naturhistorie ved Vitenskapsmuseet på NTNU.
– Maskiner kan ikke gjøre biologenes jobb. Men de kan hjelpe ekspertene med å analysere datasett som tidligere ville tatt et helt liv, sier Williamson.
Sammen med James Speed og botanikere fra herbariet i Trondheim trente han en maskinlæringsmodell til å gjenkjenne om planter er i blomst, på digitaliserte herbariumspreparater.
Modellen ble brukt på åtte millioner bevarte preparater. De er samlet inn fra hele verden – til sammen 200.000 arter.
– Til sammenlikning brukte maskinen her én uke på noe som ville tatt et menneske cirka 40.000 timer, sier Williamson.
40.000 timer tilsvarer mer enn 20 arbeidsår.
David Williamson kombinerer samlinger fra flere hundre år med teknologi som kom for mindre enn fem år siden.(Foto: Lucas Geisler)
Endringer i tropene overrasket forskerne
– Analysene viste at blomstringstidspunktet globalt har forskjøvet seg i gjennomsnitt med 2,5 dager per tiår det siste århundret, sier Speed.
Blomstringen er forskjøvet både tidligere og seinere, og forskjellene er størst i tropiske områder.
– Vi vet at temperaturøkning som følge av klimaendringer er størst langt nord, så vi ble overrasket over at de mest dramatiske endringene i blomstring var i tropene, forklarer Speed.
Annonse
– Men i tropene er blomstring mer knyttet til nedbør. I et klima i endring kan regntiden komme tidligere, senere – eller utebli helt.
Når blomstringstidspunktet endres, kan det oppstå misforhold mellom blomstring og pollinerende insekter. Det kan igjen få ringvirkninger, for eksempel for insektspisende fugler og matproduksjon.
– Vi skal undersøke disse konsekvensene nærmere i et nytt prosjekt, finansiert av Norges forskningsråd, sier Speed.
Men effektene av klimaendringer på blomstring er bare ett av spørsmålene digitale herbariumspreparater kan besvare. De samme metodene kan brukes i kampen mot arters utryddelse.
Eric Rakotoniaina under arbeidet med å digitalisere samlingen ved Kew Madagascar.(Foto: Jeff Eden)
Verktøy i kampen mot utryddelse
Millioner av planter og sopp er fremdeles ukjente for vitenskapen. Samtidig akselererer arters utryddelse og klimaendringer. Arter forsvinner raskere enn forskere rekker å kartlegge dem.
Sopp er grunnlaget for nesten alt liv på jorda. Men mer enn 90 prosent av sopparter er fortsatt ukjente for vitenskapen. Samtidig er bare 1.000 plantearter offisielt erklært utryddet, selv om det faktiske tallet sannsynligvis er mye høyere.
KI og maskinlæring kan ikke løse disse problemene. Det de gjør, er å gi forskere kartleggingsverktøy de aldri har hatt før.
Ved å gjøre millioner av gamle herbariumspreparater søkbare og maskinlesbare kan de nå kartlegge hvilke deler av verden og hvilke artsgrupper vi vet for lite om og prioritere feltarbeid der det trengs mest.
Statistiske modeller kan dessuten beregne sannsynligheten for at en art er utryddet, framfor at den bare ikke er gjenfunnet. KI kan gjenkjenne ukjente arter i digitaliserte samlinger og flagge dem for ekspertene, slik at navngiving går raskere.
– Eksperter må fortsatt sjekke at navnene er korrekte. Men med mindre tid brukt på å identifisere de mer vanlige 90 prosent av artene, kan mer tid brukes til å beskrive ukjente arter og til å gjøre noe for å bevare truede arter, sier Martin Cheek.
Han er forsker og taksonom ved Royal Botanic Gardens i Kew, England.
Annonse
KI kan hjelpe med mye straks samlingene er digitalisert. Men det gjelder foreløpig under 16 prosent av verdens herbariumspreparater. Her fra Kew, England.(Foto: Jeff Eden)
Maskiner trenger mennesker
Før vi lar oss rive fullstendig med av teknologioptimisme, er det verdt å ta innover seg at under 16 prosent av verdens herbariumspreparater er digitalt tilgjengelige.
De største hullene finnes i land med rik biodiversitet, der samlingene er underbemannet, underdokumentert og ikke koblet til globale databaser.
– Selv om KI er et nyttig verktøy for forskere, tenker den ikke for oss. Modellene våre er bare så gode som dataene de er trent på, sier Williamson.
– Eksperter må være involvert i alle steg – fra å stille de riktige forskningsspørsmålene til å validere modellutformingen og tolke resultatene.
Han legger til at nye teknologier bare understreker hvor viktig jobben mennesker gjør i museumssamlinger er.
