الطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي يعيدان كتابة بقاء وإدارة الحياة البرية

تُستَخدم قوة الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل متزايد لحماية الأنواع المهددة بالانقراض.

نفس التقنية التي يخشى الكثيرون أن تتسبب يومًا ما في فقدان الوظائف أو حتى تهديد البشرية تُستَخدم الآن لإنقاذ الحيوانات. يُقدِّم الذكاء الاصطناعي دفاعًا للأنواع المهددة عبر طرق متعددة، بما في ذلك تتبع أنماط الحركة وفقدان المياه في المستنقعات والأنهار، وتعزيز جهود مكافحة الصيد غير المشروع، وتطوير أنظمة إنذار متقدمة، وعدّ الأنواع باستخدام تقنيات التصنيف والمراقبة.

من خلال كل هذه الجهود، ساعد الذكاء الاصطناعي في إنقاذ أعداد متناقصة من الفيلة، الأسماك، البانغولين، وحيد القرن، الذئاب الحمراء، نمر فلوريدا، والعديد غيرها.

يستطيع الذكاء الاصطناعي العثور على الأنواع الضعيفة وتحديدها وحمايتها من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، واكتشاف الاتجاهات، ومراقبة النظم البيئية بمرور الوقت. وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تُزعج النظم البيئية وتستغرق وقتًا وجهدًا وموارد كثيرة، يقوم الذكاء الاصطناعي بكل ذلك بسرعة وفعالية.

مع وجود ما يصل إلى مليون نوع على حافة الانقراض، وتراجع التنوع البيولوجي بمعدل مقلق، يقدم الذكاء الاصطناعي أدوات قوية لدعم جهود الحفظ. تشمل فوائده زيادة الكفاءة، معالجة أسرع للبيانات، مراقبة آلية للحياة البرية، تحسين اكتشاف التهديدات، تنبيهات في الوقت الفعلي، اتخاذ قرارات أفضل، ومشاركة بيانات قابلة للتوسع، مما يمكن أن يُحدث ثورة في طريقة حماية الأنواع المهددة.

نتيجة لذلك، يتجه الباحثون إلى الذكاء الاصطناعي لمراقبة التنوع البيولوجي وتعزيز الجهود لمساعدة الأنواع المهددة.

أجرت دراسة حديثة من باحثين بجامعة فلوريدا ذلك بالضبط. استخدموا الذكاء الاصطناعي للكشف عن موقع تعشيش يضم ما يصل إلى 41,000 سلحفاة مخفيًا في الأمازون. يمثل هذا الاكتشاف أكبر موقع تعشيش للسلحفاة معروف في العالم، وقد تحقق بفضل النمذجة الذكية والطائرات بدون طيار.

ساهم الجمع بين التقنيات المبتكرة والتصوير الجوي والتصحيح الإحصائي في كشف العيوب الكبيرة في أساليب العد التقليدية، مما يسمح بمراقبة أكثر دقة للحياة البرية.

قال إسمائيل براك، المؤلف الرئيسي للدراسة وباحث ما بعد الدكتوراه في معهد علوم الغذاء والزراعة بجامعة فلوريدا (UF/IFAS) كلية الغابات والموارد السمكية والجيوماتيك: “نصف وصفًا لطريقة جديدة لمراقبة أعداد الحيوانات بشكل أكثر كفاءة.” وأضاف: “على الرغم من أن الطريقة تُستخدم لعد السلاحف، إلا أنه يمكن تطبيقها على أنواع أخرى.”

التجميع الموسمي: المفتاح للعد الدقيق للحياة البرية

عند دراسة ديناميكيات السكان، مثل كيفية نمو الأنواع أو تراجعها أو تنقلها، وفهم علاقات المفترس والفريسة والتفاعلات بين الأنواع، وتحليل تأثير تحويل المواطن وتغير المناخ العالمي، تُعد الكثافة المتوفرة متغيرًا أساسيًا في علم البيئة والحفظ.

من خلال مراقبتها بمرور الوقت، يمكننا أيضًا اكتشاف وتوقع الاتجاهات في أعداد الأنواع الغازية أو المهددة.

بينما يساعد معرفة عدد الأنواع الموجودة في تتبع التغييرات، وتحديد التهديدات، وقياس نجاح جهود الحماية أو السيطرة، فإن تقدير هذه الكثافة صعب جدًا، خاصة في المناطق الواسعة حيث تكون الأنواع نادرة أو مراوغة أو موزعة على نطاق واسع. وهذا يجعل من الصعب العثور على الأنواع وعدّها بدقة.

طريقة فعّالة لتعزيز كفاءة ودقة هذه الجهود لتقدير ومراقبة الكثافة هي عدّ الحيوانات خلال فترات التجمع المكاني.

ما يعنيه ذلك هو أن عدة أنواع من الحياة البرية تُظهر سلوكيات موسمية تتجمع فيها في مناطق صغيرة للراحة، والتزاوج، والتكاثر، ووضع البيض، والتفاعل الاجتماعي، مما يوفر فرصة مثالية لعدّها. على سبيل المثال، تتجمع السلاحف لتضع البيض على الشواطئ والرواسب الرملية.

لأخذ عينات من هذه التجمعات المكانية لسكان الحياة البرية، تُستخدم الطائرات بدون طيار كطريقة فعّالة وأقل تدخلاً.

تُعرف الطائرات بدون طيار، المعروفة أيضًا بالمركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) أو الطائرات المُتحكم فيها عن بُعد (RPAs)، بأنها أكثر دقة وفعالية في عدّ الأنواع المتجمعة في مكان واحد. كما أنها تُسبب إزعاجًا أقل للحيوانات مقارنةً بالمسوح الأرضية.

لاستخدام الطائرات بدون طيار، تُخطط مسارات الطيران لتغطية كامل المنطقة التي تتجمع فيها الأنواع. يتم الحفاظ على تداخل بين الصور المتتالية والشرائح الجانبية، مما يسمح بدمج جميع الصور المجمعة في فسيفساء أُرثوغرافية واحدة.

إن دمج العديد من الصور الصغيرة مع إزالة التشوهات لإنشاء صورة كبيرة، عالية التفاصيل، وعالية الدقة، بجودة خريطة، يُنتج فسيفساء أُرثوغرافية.

مع ذلك، يُعَدّ عدّ أفراد الحياة البرية في الفسيفساء الأُرثوغرافية أثناء أحداث التجمع عرضة لأخطاء غير مقصودة، قد تؤدي إلى تقديرات متحيزة.

في حين أنها طريقة سريعة، أقل تدخلاً، وأكثر دقة لعدّ الحيوانات مقارنةً بالعد من الأرض، فإن هذه التقنية لا تأخذ في الاعتبار أن الحيوانات قد تتحرك أحيانًا أثناء الملاحظة.

على سبيل المثال، قد تُخفى حيوانًا بالنباتات أو يكون في مكان آخر مؤقتًا عندما تُلتقط الصورة. حتى إذا كان الحيوان موجودًا في الصورة، قد لا يكتشفه الخوارزم أو المراقب البشري. احتمال آخر هو أن تظهر الحيوانات المتحركة عدة مرات في الصور.

عامل مهم هنا، وفقًا للدراسة الأخيرة، هو أن تركيزات هذه الأنواع عادةً ما تكون مؤقتة، حيث يصل الأفراد ويغادرون على مدار أيام بسبب التعشيش أو التكاثر أو الهجرة، مما يسبب تقلبات في حجم السكان.

الأخطاء الناتجة عن هذه “السكان المفتوحة” قد تُعطي أعدادًا خاطئة، والجزء المقلق هو أن “هذه الأخطاء تُهمل على نطاق واسع في تقديرات الكثافة المستندة إلى عدّ الفسيفساء الأُرثوغرافية للمسوحات القائمة على الطائرات بدون طيار.”

لذلك، أراد باحثو جامعة فلوريدا إنشاء نهج يُراعي مصادر الأخطاء المتعددة. لهذا، يستخدمون نوعين من مجموعات البيانات: إعادة رؤية الحيوانات المعلَّمة وإجمالي عدد السكان.

المراقبة الجوية والنمذجة الذكية تُحدث ثورة في تقديرات السكان

بالتعاون مع باحثي جمعية الحفاظ على الحياة البرية (WCS) غير الحكومية في نيويورك، في كولومبيا والبرازيل وبوليفيا، بدأ المشروع بالتركيز على السلاحف النهرية العملاقة في أمريكا الجنوبية (Podocnemis expansa)، المعروفة أيضًا بسلاحف الأمازون العملاقة أو ببساطة “أراو”.

نُشرت الدراسة في مجلة Applied Ecology، وقد تم دفعها بالحاجة إلى تقدير كثافة السلاحف النهرية ووضع بروتوكول مراقبة لها خلال أكبر تجمع معروف للسلاحف النهرية في العالم. 

عانت السلاحف النهرية من تراجع تاريخي، إما اختفت من العديد من روافد نهري الأمازون والأورينوكو أو أصبحت موجودة بكثافات أقل بكثير.

انخفض عددها بشكل كبير، أساسًا بسبب الاستغلال المفرط من قبل الصيادين للحمها وبيضها. نتيجةً لذلك، أصبحت تجمعاتها الكبيرة نادرة الآن.

مع ذلك، لا تزال هناك بعض التجمعات الكبيرة لهذا النوع عبر نطاقه، ويبدو أن بعضها يتعافى، حيث يوفر سلوكها الموسمي فرصة لا تُقدر بثمن لمراقبة أعدادها. 

يتجمع آلاف هذه الكائنات الاجتماعية كل عام خلال الموسم الجاف (يوليو أو أغسطس) لتضع البيض على رمال نهر غابوري على الحدود بين البرازيل وبوليفيا. 

لتقدير أعدادها، كان الخبراء سابقًا يعتمدون على عدّ الفراخ بمجرد خروجها، ومن ثم استنتاج عدد الإناث باستخدام متوسط عدد البيض لكل عش. هذه طريقة غازية وتستغرق وقتًا بسبب سياج المحيط والتعامل مع الفراخ. 

كما أن العشّات الفردية لا يمكن تمييزها عن بعضها البعض، مما يجعل الأمر ليس فقط صعبًا بل مستحيلًا لتقدير الأعداد في مناطق ذات تعشيش جماعي كبير.

هناك طريقة أخرى، وهي العد البصري للسلحفاة البالغة من الأرض، لكن هذه الطريقة تواجه صعوبات الحركة المستمرة والعوائق المتبادلة بين السلاحف.

هنا، تُظهر الطائرات بدون طيار، التي تُختبر لمسح تجمعات السلاحف النهرية، وعدًا كبيرًا كطريقة فعّالة ودقيقة لتقدير أحجام أعدادها خلال أحداث التعشيش، وهو أمر مهم لتقييم اتجاهات السكان وفعالية إجراءات الحفظ.

لذا، طبق الباحثون نهج النمذجة الذي طوروه لتحديد عدد السلاحف النهرية عندما تتجمع للتعشيش. 

من خلال مراعاة مصادر الأخطاء المتعددة، يقدم طريقة جديدة للباحثين لمراقبة الحيوانات المعرضة للخطر بدقة أكبر.

وفقًا للباحثين، يقدم النهج الجديد عدة مزايا، بما في ذلك القدرة على عدّ السلاحف النهرية من الصور الجوية دون أي عوائق. كما أن استخدام تقنية أقل غازية يقلل من إزعاج الحيوانات. 

علاوةً على ذلك، يوفر النهج طريقة موحدة يمكن تطبيقها ومقارنتها عبر مواقع مختلفة وسنوات مختلفة. وبالنظر إلى هذه الفوائد، يتوقع الباحثون أن تُستخدم بروتوكول مشابه من قبل المؤسسات الحكومية وغير الحكومية لمراقبة هذا النوع.

انقر هنا لتعرف لماذا تفتخر تكنولوجيا الطائرات بدون طيار بإمكانات عالية السماء رغم سوء الاستخدام المتكرر.

نموذج ذكي، قابل للتوسع، ومصحح للأخطاء لمراقبة الحياة البرية العالمية

لعدّ السلاحف، قام الباحثون بوضع طلاء أبيض على أصداف 1,187 سلحفاة نهرية، وعلى مدار اثني عشر يومًا، طاروا بطائرة بدون طيار فوقها، متبعين مسارًا دقيقًا، ذهابًا وإيابًا، أربع مرات في اليوم.

التقطت الطائرة بدون طيار 1,500 صورة في كل مرة، وتم تجميعها باستخدام برنامج. ثم راجع الباحثون الصور المركبة. سجّل كل سلحفاة ما إذا كانت صدفتها مُعلَّمة، وما إذا كان الحيوان يمشي أو يتعشش عند التصوير. 

باستخدام هذه البيانات، طوروا نماذج احتمالية تأخذ في الاعتبار مصادر الأخطاء المتعددة. استخدمت بيانات إعادة الرؤية والعدد الكلي للسكان لتضمين الأفراد غير المتاحين للكشف أثناء الطيران، والسكان المفتوح (الانضمام والمغادرة المستمر) خلال حدث التعشيش، والأفراد المعلَّمين المكتشفين في الفسيفساء ذات العلامات غير القابلة للتحديد، والعدّ المزدوج نتيجة عملية بناء الفسيفساء.

وبالتالي، يقدّر الفريق أن احتمال التعشيش اليومي هو 0.37 وأن 35% من السلاحف النهرية التي استخدمت الرصيف الرملي ليلاً تتواجد أيضًا خلال طيران الصباح للطائرة بدون طيار. 

بالإضافة إلى ذلك، وجدوا أن 20% من السلاحف المتحركة في الفسيفساء تُعدّ مرتين، وأن احتمال التعرف على العلامة كان 0.78. بهذه الطريقة، يوفر النهج الجديد طريقة أكثر دقة لعدّ الحياة البرية باستخدام الطائرات بدون طيار.

عند عدّ السلاحف، أبلغ المراقبون على الأرض عن حوالي 16,000 سلحفاة، بينما سجّل الباحثون الذين راجعوا الفسيفساء دون مراعاة الأخطاء حوالي 79,000 سلحفاة.

لكن باستخدام التقنية، يقدّر الباحثون إجمالي الكثافة لموقع التجمع بـ 41,377 سلحفاة. وفقًا لبراك:

“هذه الأرقام تتفاوت بشكل كبير، وهذا يمثل مشكلة للمحافظين. إذا لم يتمكن العلماء من وضع عدد دقيق لأفراد نوع ما، كيف سيعرفون ما إذا كان عدد السكان يتناقص أم أن الجهود لحمايته ناجحة؟”

بينما تمثل التقديرات عددًا كبيرًا من السلاحف النهرية، يشير الباحثون إلى أنه من المحتمل أن تكون هذه الأعداد جزءًا من أعدادهم التاريخية في منطقة الأمازون، استنادًا إلى سجلات تاريخية للبيض المُصدَّر. ولا ننسى أن حدث التعشيش استمر لعدة أيام بعد آخر رحلة طائرة بدون طيار.

لذلك، توصي الدراسة بتمديد استخدام أداة المراقبة طوال فترة التعشيش بأكملها. كما ينبغي تضمين رصيفات رملية أخرى في المنطقة للحصول على تقدير شامل لسكان التعشيش.

في هذا الصدد، يخطط فريق البحث لإجراء مزيد من رحلات الطائرات بدون طيار في موقع تعشيش نهر غابوري وكذلك في دول جنوب أمريكا الأخرى حيث تتجمع السلاحف النهرية، مثل كولومبيا، وربما فنزويلا وبيرو. سيساعد ذلك الفريق على تحسين طرق المراقبة.

“من خلال دمج المعلومات من مسوحات متعددة، يمكننا اكتشاف اتجاهات السكان، وستعرف جمعية الحفاظ على الحياة البرية أين تستثمر في إجراءات الحفظ.”

– براك

بينما تم تطوير الإطار في البداية لتلبية الحاجة إلى تحسين مراقبة السلاحف النهرية، أشار الباحثون إلى أنه “متعدد الاستخدامات للغاية ويمكن استخدامه أو تكييفه بسهولة لعدة سياقات مختلفة.”

إلى جانب السلاحف النهرية، يمكن تطبيق المنهجية المطورة وتكييفها أيضًا في جهود الحفظ التي تشمل أنواعًا مهددة أخرى تُراقب باستخدام الفسيفساء الأُرثوغرافية القائمة على الطائرات بدون طيار.

على سبيل المثال، قامت دراسات مراقبة سابقة باستخدام الطائرات بدون طيار بقطع فراء الفقمات، ووضع حبيبات طلاء على الماعز الجبلي والبيسون، وربط أطواق إلى الأيل لتتبع حركتها أثناء العد.

في النهاية، يمكن استخدام النموذج الجديد لمراقبة الكثافة بفعالية وفي الوقت المناسب في برامج حفظ وإدارة الحياة البرية.

الاستثمار في تكنولوجيا الحفظ

شركة NVIDIA Corporation (NVDA ) هي المفضلة في مجال الذكاء الاصطناعي وتلعب دورًا كبيرًا في إنقاذ الحيوانات وكوكبنا. 
تُشغِّل وحدات معالجة الرسومات الخاصة بها العديد من نماذج التعلم العميق المستخدمة في التعرف على الصور، واكتشاف الكائنات، وبرمجيات مراقبة البيئة. وتروّج الشركة أيضًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الصالح العالمي، بما في ذلك أبحاث التنوع البيولوجي.

NVIDIA Corporation (NVDA )

الآن، من بين الشركات التي تستخدم تقنية Nvidia، طوّر معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي Ai2 نموذج EarthRanger لاتخاذ قرارات تشغيلية أكثر استنارة لحماية الحياة البرية في الوقت الفعلي. يتم تدريب أكبر قاعدة بيانات للفيلة في العالم على وحدات معالجة Nvidia Hopper. كما يعرض بيانات عدد كبير من الحياة البرية، مُجمَّعة من الراديو، والأقمار الصناعية، وفخاخ الكاميرا، وأجهزة الاستشعار الصوتية، ومصادر بيانات أخرى. 

أصدر Ai2 مؤخرًا نموذجًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي يُدعى Atlantes لتحليل أكثر من خمسة مليارات إشارة GPS يوميًا صادرة من ما يقرب من 600,000 سفينة بحرية وتوقع ما تفعله أي من هذه السفن بدقة تبلغ حوالي 80٪. إذا كانت السفينة تشارك في صيد غير قانوني، يرسل النموذج تنبيهات إلى خفر السواحل. النموذج القائم على المحول ببارامترات 4.7 مليون، Atlantes، تم تدريبه على وحدات معالجة Nvidia H100 Tensor Core GPUs وPyTorch.

تُدرب وتُحسّن ساعيات RhinoWatches القائمة على الذكاء الاصطناعي من شركة Rouxcel Technology باستخدام الحوسبة المتسارعة من Nvidia. تُنشر عبر أكثر من 40 محمية في جنوب أفريقيا وتُوسَّع في كينيا وناميبيا. الشركة تطور حاليًا نماذج ذكاء اصطناعي لمزيد من الأنواع، بما في ذلك البانغولين المهدد بشدة.

في الوقت نفسه، تُستخدم وحدات NVIDIA CUDA وJetson للذكاء الاصطناعي الطرفي ومعالجة البيانات من قبل OroraTech، التي تجمع بيانات من الأقمار الصناعية، والكاميرات، والملاحظات الجوية، ومعلومات الطقس المحلي لمراقبة صيد الحيوانات البرية والحرائق وتوفير تنبيهات في الوقت الفعلي.

لكن هذا ليس كل شيء. على مر السنين، استُخدمت تقنية Nvidia في تجارب أخرى مثيرة، بما في ذلك إحياء الأنواع المنقرضة. على سبيل المثال، استخدمت شركة Colossal Biosciences تقنية تحرير الجينات، نماذج الذكاء الاصطناعي، ومجموعة برامج NVIDIA Parabricks لإعادة إحياء طائر الدودو، والماموث الصوفي، والنمر التسماني.

إلى جانب الحياة البرية، تساعد تقنية Nvidia العلماء والباحثين والمطورين على فهم أفضل للمناخ، والمحيطات، والفضاء.  

برأس مال سوقي يبلغ 4.39 تريليون دولار، تُتداول أسهم شركة البنية التحتية الحوسبية المتكاملة حاليًا عند 180.95 دولار، بارتفاع أكثر من 34٪ منذ بداية العام.

قامت أسهم الشركة بارتفاع أكثر من 59٪ خلال الأشهر الثلاثة الماضية. فقط في اليوم الأخير من يوليو، وصلت السهم إلى أعلى مستوى له خلال 52 أسبوعًا عند 183.30 دولار، مما يُظهر استمرار ثقة المستثمرين القوية في الشركة وآفاقها المستقبلية.

وبهذا، لديها ربحية السهم (TTM) قدرها 3.10 ونسبة السعر إلى الأرباح (TTM) تبلغ 57.98، بينما عائد الأرباح الموزعة هو 0.02٪.

في الربع الأول المنتهي في 27 أبريل 2025، أبلغت Nvidia عن إيرادات قدرها 44.1 مليار دولار. المحرك الرئيسي لهذا هو مراكز البيانات، التي تُشكل 39.1 مليار دولار من الإيرادات، أي ما يُقارب 89٪ من إجمالي مبيعات الشركة. وقد تم ذلك بفضل الطلب المتفجر على الذكاء الاصطناعي.

حقق هذا النمو رغم مواجهة Nvidia لانتكاسات جيوسياسية مع قيود التصدير على شرائح H20 في الصين. من المرجح أن تعود هذه الشرائح إلى الصين مع تأكيد إدارة ترامب للشركة بأنه سيسمح باستئناف المبيعات. كما أعلنت Nvidia عن وحدة معالجة رسومية “متوافقة بالكامل” للصين.

مع ذلك، قد لا تزال Nvidia تواجه صعوبة في استعادة حصتها السوقية السابقة، حيث يتوقع Bernstein أن تنخفض حصة Nvidia في سوق شرائح الذكاء الاصطناعي في الصين من 66٪ العام الماضي إلى 54٪ هذا العام.

آخر أخبار وتطورات سهم شركة NVIDIA Corporation (NVDA)

الخلاصة

للحفاظ على كوكب صحي ومستقر، من الضروري إنقاذ الأنواع المهددة بالانقراض لأن فقدانها قد يسبب تأثيرات متسلسلة، تؤثر على شبكة الحياة بأكملها. ومع تسارع تهديدات الانقراض، أصبح من المهم أكثر من أي وقت مضى تنفيذ مراقبة فعّالة.

هنا، يمثل دمج الطائرات بدون طيار وتقنيات النمذجة الذكية تحولًا كبيرًا. من خلال تحسين دقة وكفاءة مراقبة الأنواع، تسمح هذه الابتكارات التكنولوجية لنا بالتصرف بسرعة، بذكاء، وباستراتيجية أكثر لحماية أكثر الحياة البرية ضعفًا على الكوكب.

انقر هنا للحصول على قائمة بأفضل شركات الطائرات بدون طيار للاستثمار فيها.

المراجع:

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic‑Rivadeneira, E., & Forero‑Medina, G. تقدير كثافة التجمعات المتجمعة باستخدام الطائرات بدون طيار مع مراعاة مصادر الأخطاء المتعددة: دراسة حالة على التعشيش الجماعي للسلاحف النهرية العملاقة في أمريكا الجنوبية. مجلة Applied Ecology، نُشرت أولًا في 17 يونيو 2025. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081