استخدمت Network Rail الذكاء الاصطناعي من Google (AI) لتشغيل دراسة أجريت بالتعاون مع حديقة حيوان لندن (ZSL) وجوجللرصد الأنواع البريطانية مثل الطيور والخفافيش والثعالب والقنافذ.
لقد فقدت المملكة المتحدة ما يقرب من نصف تنوعها البيولوجي بسبب الانتشار الحضري والزراعة منذ الثورة الصناعية، لتحتل المرتبة بين أدنى 10% من الدول على مستوى العالم.
تعتقد Network Rail أن شبكة السكك الحديدية لديها القدرة على دعم الحفاظ على الحياة البرية البريطانية. تعد خطة عمل التنوع البيولوجي لعام 2020 بمثابة التزام عام من قبل مشغل شبكة السكك الحديدية لتحسين التنوع البيولوجي على جانبي الخط، بما في ذلك تحقيق عدم خسارة صافية في التنوع البيولوجي بحلول عام 2024، وصافي مكاسب التنوع البيولوجي بحلول عام 2040، وتعظيم قيمة واتصال ممتلكاتهم من الأراضي كممرات للحياة البرية.
جوجل الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه في دراسة أولية لمنطقة لندن الكبرى لتحسين سرعة تحليل عشرات الآلاف من الساعات من ملفات البيانات والصوت، التي تم التقاطها بواسطة أجهزة المراقبة الصوتية على طول شبكة جنوب لندن.
تهدف الدراسة الأولية أيضًا إلى تحديد الموائل والكشف عن أنواع المؤشرات مثل Eurasian Blackcap وBlackbird وGreat Tit في بعض أجزاء جنوب لندن، والتي تشير، وفقًا لـ Network Rail وZSL، إلى بيئة صحية ومعيار مهم للتنوع البيولوجي.
وفي وقت لاحق من هذا العام، تخطط المنظمتان لإجراء البحث في مواقع جديدة ولالمزيد من الأنواع، مثل اللافقاريات والثدييات الصغيرة.
في مدونة تصف الدراسة، ناقش أنتوني دانسر، قائد المراقبة والتكنولوجيا لشؤون الحفظ والسياسة في ZSL، وعمر محمود، الراعي التنفيذي لشراكة ZSL في Google Cloud، النهج الذي اتبعته Google وZSL وNetwork Rail، وناقشوا كيف أن البريطانيين وكتب دانسر ومحمود: “كانت الحياة البرية تتراجع بمعدلات غير مسبوقة”. “لقد فقدت المملكة المتحدة ما يقرب من نصف تنوعها البيولوجي بسبب الانتشار الحضري والزراعة منذ الثورة الصناعية، لتحتل المرتبة الأولى بين أدنى 10% من الدول على مستوى العالم والأسوأ بين دول مجموعة السبع. تستمر هذه الانخفاضات اليوم: 2019 حالة الطبيعة في المملكة المتحدة ووجد التقرير انخفاضًا إضافيًا بنسبة 13% في متوسط وفرة الأنواع منذ بدء المراقبة العلمية في السبعينيات.
تعد Network Rail واحدة من أكبر ملاك الأراضي العامة في البلاد، حيث يبلغ إجمالي عقاراتها حوالي 52000 هكتار عبر ممر السكك الحديدية الذي يبلغ طوله 20000 كيلومتر. تشتمل شبكة السكك الحديدية الواسعة التي تديرها شركة Network Rail على مساحات واسعة من المساحات الخضراء، بما في ذلك الحواف والمسارات غير المستخدمة وغيرها من الأراضي الواقعة على جانب الخطوط. تجتاز هذه الأراضي جميع أنواع الموائل الأرضية البريطانية الرئيسية، وهي موطن لمجموعة غنية من الأنواع النادرة والمحمية والقيمة.
وقال دانسر ومحمود إن السكك الحديدية يمكن أن تكون بمثابة ملاجئ للحياة البرية في المناطق الحضرية أو الزراعية المكثفة، فضلاً عن ربط الموائل المجزأة وتمكين حركة الأنواع عبر الممرات، أو حتى العمل كحواجز أمام تشتت الأنواع حيث تقسم المسارات الموائل. وقالوا: “من خلال المراقبة والإدارة الدقيقة، يمكن لشبكة السكك الحديدية أن تساعد في حماية واستعادة الحياة البرية لدينا، لصالح الطبيعة والناس”.
خلال الدراسة الأولية، قامت Network Rail وZSL بنشر تكنولوجيا للمراقبة الآلية عن بعد للحياة البرية والنشاط البشري. وشملت هذه الكاميرات المتصلة بالشبكة والمستقلة، وأجهزة الاستشعار الصوتية. قامت الدراسة بتقييم جدوى استخدام هذه المستشعرات لتقييم تقدم Network Rail نحو مهمة التنوع البيولوجي الخاصة بها.
رسم خرائط للأنواع
Vertex AI واستوديو Looker تم استخدامها لتحديد الأنواع ورسم خرائط لها في ملكية Network Rail. التقطت ZSL 3000 ساعة من الصوت، تم تسجيلها بواسطة 33 شاشة صوتية موضوعة عبر ملكية Network Rail في جنوب لندن خلال عام 2022. ومن خلال العمل مع Google Cloud، تمكن فريق ZSL من تحديد “الموائل الجانبية” باستخدام هذه البيانات.
وباستخدام نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا BirdNet وBatDetect وCityNet، قالت Google وNetwork Rail وZSL إن نظام الذكاء الاصطناعي كان قادرًا على اكتشاف الطيور والخفافيش والأصوات البشرية على التوالي. وباستخدام مجموعة من هذه النماذج، تمكنوا من تحديد أنواع الأنواع ورسم خريطة للمواقع الجغرافية.
تم دفع البيانات التي تم جمعها إلى نظام ملفات التخزين السحابي في مساحة المستخدم (Fuse)، مما سمح للفريق بالوصول إلى ملفات البيانات الصوتية. تم استخدام Vertex AI للنماذج الأولية السريعة واختبار خطوط أنابيب التعلم الآلي.
بمجرد تشغيل التنبؤات لكل نموذج على جميع التسجيلات الصوتية لـ Network Rail، تم تحويل البيانات بشكل أكبر في BigQuery لحساب تكرار كل نوع لكل موقع جغرافي والاتجاهات الأخرى.
تم جمع التنبؤات من كل نموذج لبناء تنبؤ واحد لكل نوع، والذي تم تحويله بعد ذلك إلى عدد الترددات، والذي استخدمه الفريق لحساب الوفرة النسبية لكل نوع في موقع معين.
تضمنت المرحلة النهائية استخدام Looker Studio لرسم خريطة للتنوع البيولوجي المحدد لكل نوع من حيث الحجم على الخريطة.
وقالت ZSL إنها تخطط لاستخدام الأساليب والأدوات التي تم تطويرها خلال هذا المشروع لمساعدة Network Rail على مراقبة وفهم وتحسين تأثيرها على التنوع البيولوجي على جانب الخط، مع التركيز على التقنيات التي تسمح بالمراقبة الآمنة والسريعة وعن بعد.
