TEHDİT ALTINDAKİ CANLILARI TELEFONLAR KURTARACAK

Bilim ve teknolojinin işbirliği, biyolojideki en zor alanlardan birinde araştırmacıların yükünü ciddi ölçüde azaltacak. Akıllı telefonlara saha biyolojisinde tarama yapacak özellik kazandıran bilim insanları, nesli tükenmekte olan canlı türlerini tespit etmek konusunda çığır açmak üzere.

Newscientist’in haberine göre, bilim insanları 1982 yılında ABD’nin Smithsonian Ensitütüsü’ne bağlı böcekbilimci Terry Erwin’in çektiği sıkıntıları tecrübe etmeyecek. Erwin, Panama ormanlarındaki böcek türlerini sayısını tespit edebilmek için parmaklarıyla sayım yapmak zorunda kalmıştı. Ancak Harvard Üniversitesi’nde gerçekleştirilen bir proje, vahşi doğada büyük emek gerektiren çalışmaları son derece pratik hale getirebilir.

Harvard’da biyolog ve bilgisayar bilimcisi olan alter Scheirer, Motorola Droid X2 telefonu için, spesifik hayvanları otomatik olarak tarayan ve sayım yapan bir makine görüntü sistemi geliştirdi. Biyologlar, geliştirilme aşamasındaki sistemle, biyologların çok daha hızlı ve doğru tespitler yapmasını amaçlanıyor.

ABD ordusu, iki yıl önce California eyaletindeki Mojave Çölü’nde bulunan Edward Hava Üssün’nde, bölgedeki hayvanların denetlenmesi için ucuz bir sistem geliştirilmesini istedi. Mojave Çölü, nesli tükenme tehdidi altında bulunan çöl kaplumbağaları ve Mojave tarla sincabına ev sahipliği yapıyor. Bu tür hayvanların sürekli takibi zaman ve maliyet açısından çok masraflı olduğundan, Scheirer, akıllı telefon aracılığıyla kaplumbağa ve sincapların tespit edilmesi ve sınıflandırılmasını sağlayan bir algoritma geliştirdi.

Newscientist sitesine konuşan Princeton Üniversitesi’nden biyolog Siva Sundaresan, “otomatik kamera tuzakları, yeterince seçici olamıyor... Bu yüzden bugün elimize geçen her fotoğrafı teker teker inceleyip, ayırmamız gerekiyor. Bu oldukça zahmetli bir iş” dedi. Kenya’da Grevy zebraları üzerinde çalışan Sunderesan, Scheirer'in geliştirdiği yöntemin biyologlara büyük fayda getirebileceğini belirtti.

Peki, bir akıllı telefon bir sincap ile bir kaya veya bir fidanı birbirinden nasıl ayırt ediyor? Scheirer'in sistemi ilk olarak, belli bir alanda tarama yaparak aranan canlının tespit edilmesini amaçlıyor. Görüntüdeki piksel kümelerini analiz eden algoritma, kendisine öğretilen canlıyı arıyor. Algoritma, piksel piksel analiz yerine, aranan canlının tespitini sağlayacak görüntü kümelerine odaklanıyor.

ABD’nin Florida eyaletindeki Bilgisayar Görüntüsü Aplikasyonları Atölyesi (WACV) tarafından yayımlanacak olan raporda çalışma şekli detaylı olarak verilecek algoritma, birbirlerine ikizleri kadar benzese de, tarla sincapları türlerini yüzde 78 doğrulukla ayırt edebildi. Ancak mühendisler, geliştirilme aşamasındaki yazılımın yüzde 85 doğruluk payına çıktığını belirtti.

Scheirer, her türlü ortamda belli canlıları tespit etmekte kullanılacak ucuz bir algoritma geliştirmek istediklerini ifade ederken, ABD ordusu tarafından yazılımın gelecek yıl kullanılmaya başlanması öngörülüyor.

Newscientist sitesine yorumda bulunan Princeton Üniversitesi biyoloğu Dan Rubenstein, ‘makine görüntü sistemlerinin aynı zamanda hassas ekosistemleri detaylı bir şekilde analiz etmekte kendilerine yardımcı olabileceğini’ ifade etti.

NTVMSNBC