İnsansız Hava Araçları ve Yapay Zeka, Yaban Hayatı Hayatta Kalma ve Yönetimini Yeniden Yazıyor

Yapay zekânın (AI) gücü, nesli tükenmekte olan türleri korumak için giderek daha fazla kullanılmaktadır.

The same technology that many fear could one day cause job displacement or even pose a threat to humanity is now being used to save animals. AI is coming to the defense of endangered species across the globe in a myriad of ways, including tracking movement patterns and water loss in wetlands and rivers, enhancing anti-poaching efforts, developing advanced warning systems, and counting species using classification and surveillance techniques.

Bu tüm çabalar sayesinde AI, azalan fil, balık, pangolin, gergedan, kızıl kurt, Florida panterleri ve daha birçok türün popülasyonlarını kurtarmaya yardımcı olmuştur.

AI, büyük miktarda veriyi analiz ederek, eğilimleri tespit ederek ve ekosistemleri zaman içinde izleyerek savunmasız türleri bulabilir, tanımlayabilir ve koruyabilir.

Yaklaşık bir milyon tür yok olma eşiğinde ve biyolojik çeşitlilik alarm verici bir hızla azalırken, AI koruma çabalarını desteklemek için güçlü araçlar sunmaktadır. Artan verimlilik, daha hızlı veri işleme, otomatik yaban hayatı izleme, geliştirilmiş tehdit tespiti, gerçek zamanlı uyarılar, daha iyi karar verme ve ölçeklenebilir veri paylaşımı gibi faydaları, nesli tükenmekte olan türleri koruma şeklimizi devrim niteliğinde değiştirebilir.
Sonuç olarak, araştırmacılar biyolojik çeşitliliği izlemek ve nesli tükenmekte olan türlere yardımcı olma çabalarını güçlendirmek için AI’ye yönelmektedir.

Florida Üniversitesi araştırmacılarının en son çalışması tam da bunu yapmıştır. AI’yi, Amazon’da 41.000 kadar kaplumbağa barındıran bir yumurtlama alanını ortaya çıkarmak için kullandılar. Bu keşif, akıllı modelleme ve insansız hava araçları sayesinde mümkün olan dünyanın bilinen en büyük kaplumbağa yumurtlama alanını işaret etmektedir.

Inovatif tekniklerin havadan görüntüleme ve istatistiksel düzeltme ile birleştirilmesi, geleneksel sayım tekniklerindeki büyük eksiklikleri ortaya çıkarmamıza yardımcı olmuş ve yaban hayatının daha doğru izlenmesini sağlamıştır.

“Hayvan popülasyonlarını daha verimli bir şekilde izlemek için yeni bir yol tanımlıyoruz,” diye çalışmanın baş yazarı ve UF Gıda ve Tarım Bilimleri Enstitüsü (UF/IFAS) Orman, Balıkçılık ve Jeomatik Bilimler Okulu’ndan doktora sonrası araştırmacı Ismael Brack söyledi. “Ve yöntem kaplumbağaları saymak için kullanılsa da, diğer türlere de uygulanabilir.”

Mevsimsel Toplanma: Doğru Yaban Hayatı Sayımı İçin Anahtar

Popülasyon dinamiklerini, yani türlerin büyüme, küçülme ya da hareket etme biçimlerini incelerken, yırtıcı‑av ilişkileri ve türler arası etkileşimleri anlamak ve habitat dönüşümü ile küresel iklim değişikliğinin etkilerini analiz etmek, bolluk ekolojide ve korumada temel bir değişkendir.

By monitoring it over time, we can also detect and predict trends in populations of invasive or threatened species.

Kaç tür olduğunu bilmek, değişiklikleri izlemek, tehditleri tanımlamak ve koruma ya da kontrol çabalarının başarısını ölçmek için yardımcı olur; ancak bu bolluğu tahmin etmek, özellikle türlerin nadir, gizli ya da geniş alanlarda dağıldığı büyük bölgelerde çok zordur. Bu da türleri doğru bir şekilde bulup saymayı zorlaştırır.

Bu bolluğu tahmin ve izleme çabalarının verimliliğini ve doğruluğunu artırmanın etkili bir yolu, hayvanları mekânsal toplama dönemlerinde saymaktır.

Bu, birkaç yaban hayatı türünün mevsimsel davranışlar sergileyerek dinlenmek, çiftleşmek, üremek, yumurtlamak ve sosyal etkileşimde bulunmak için küçük alanlarda yoğunlaştığı anlamına gelir; bu da onları saymak için mükemmel bir fırsat sunar. Örneğin, kaplumbağalar sahillerde ve kumbanklarda yumurtlamak için bir araya gelir.

Bu mekânsal olarak toplanmış yaban hayatı popülasyonlarını örneklemek için insansız hava araçları, verimli ve daha az müdahaleci bir yöntem olarak kullanılmaktadır.

İnsansız hava araçları, aynı zamanda insansız hava taşıtları (UAV) ya da uzaktan kumandalı uçaklar (RPA) olarak da bilinir, bir yerde toplanmış türleri saymada daha kesin ve doğru olduklarını kanıtlamışlardır. Ayrıca, yer tabanlı anketlere kıyasla hayvanlara daha az rahatsızlık verirler.

İnsansız hava araçlarını kullanmak için, türlerin toplandığı tüm alanı kapsayacak şekilde uçuş yolları planlanır. Ardışık fotoğraflar ve yan şeritler arasında örtüşmeler sağlanır, böylece toplanan tüm görüntüler tek bir ortorektifi mozaik içinde birleştirilebilir.

Birçok küçük görüntüyü bozulmaları giderilerek birleştirerek büyük, yüksek detaylı, yüksek çözünürlüklü, harita kalitesinde bir görüntü oluşturmak ortorektifi bir mozaik oluşturur.

Toplanma olayları sırasında ortomosaiklerde yaban hayatı bireylerini saymak, istem dışı hatalara açıktır ve bu da yanlı tahminlere yol açabilir.

Yerden saymaktan daha hızlı, daha az müdahaleci ve daha kesin bir yöntem olmasına rağmen, bu teknik hayvanların gözlem sırasında bazen hareket etmesi gerçeğini hesaba katmaz.

Örneğin, bir hayvan bitki örtüsü tarafından gizlenmiş olabilir ya da fotoğraf çekildiği anda geçici olarak başka bir yerde olabilir. Hayvan görüntüde olsa bile algoritma ya da insan gözlemci tarafından tespit edilmeyebilir. Başka bir olasılık, hareket eden hayvanların fotoğraflarda birden fazla kez görünmesidir.

En son çalışmaya göre, bu tür yoğunlaşmalar genellikle geçicidir; bireyler günler boyunca yumurtlama, üreme ya da göç nedeniyle gelip gider, bu da popülasyon büyüklüğünde dalgalanmalara yol açar.

Bu “açık popülasyon” kaynaklı hatalar yanlış sayılara yol açabilir ve endişe verici olan, “bu hatalar drone tabanlı ortomosaik sayımlarından elde edilen bolluk tahminlerinde yaygın olarak göz ardı edilmektedir.”

Bu yüzden Florida Üniversitesi araştırmacıları, çoklu hata kaynaklarını hesaba katan bir yaklaşım oluşturmak istediler. Bunun için iki tür veri seti kullandılar: işaretlenmiş hayvanların yeniden görülme verileri ve genel popülasyon sayımları.

Havadan Gözetim ve Akıllı Modelleme, Nüfus Tahminlerini Devrim Niteliğinde Değiştiriyor

New York merkezli sivil toplum kuruluşu Wildlife Conservation Society (WCS) araştırmacılarıyla Kolombiya, Brezilya ve Bolivya’da iş birliği içinde, proje devasa Güney Amerika Nehir Kaplumbağaları (Podocnemis expansa), aynı zamanda dev Amazon Nehir kaplumbağası, nehir kaplumbağası ya da sadece Arrau olarak adlandırılan tür üzerine odaklandı.

Journal of Applied Ecology’de yayınlanan araştırma¹ devasa tatlı su kaplumbağalarının bolluğunu tahmin etme ve dünyanın bilinen en büyük tatlı su kaplumbağası topluluğu sırasında izleme protokolü geliştirme ihtiyacından kaynaklanmıştır.

Nehr kaplumbağaları tarihsel olarak azalmalar yaşamış, Amazon ve Orinoco nehirlerinin birçok kolunda yok olmuş ya da çok daha düşük yoğunluklarda bulunur hâle gelmiştir.

Nüfusları büyük ölçüde azalmıştır, başlıca kaçak avcıların et ve yumurta tüketimi için aşırı sömürüsü nedeniyle. Sonuç olarak, büyük toplulukları artık nadir görülmektedir.

Yine de, bu türün menzilinde bazı büyük popülasyonlar mevcuttur ve bunların bir kısmı mevsimsel davranışları sayesinde popülasyonlarını izlemek için paha biçilmez bir fırsat sunmaktadır.

Binlerce bu sosyal yaratık, kuru mevsimde (Temmuz ya da Ağustos) Brezilya‑Bolivya sınırındaki Guaporé Nehri’nin kumbanklarında yumurtlamak için her yıl bir araya gelir.

Sayısını tahmin etmek için, önce uzmanlar yumurtadan çıkan yavruları sayar, ardından dişi sayısını, yumurtanın ortalama yumurta sayısı üzerinden tahmin ederdi. Bu, çevreyi çitle sınırlama ve yavruları manipüle etme nedeniyle müdahaleci ve zaman alıcı bir yöntemdi.

Ayrıca, bireysel yuvalar birbirinden ayırt edilemez, bu da büyük toplulukların olduğu bölgelerde sayıyı tahmin etmeyi sadece zorlaştırmakla kalmaz, hatta imkânsız hâle getirir.

Başka bir yöntem de, karadan yetişkin kaplumbağaların görsel sayımıdır, ancak bu da sürekli hareket ve birbirlerine engel olmaları gibi zorlukları beraberinde getirir.

Burada, nehir kaplumbağası popülasyonlarını incelemek için test edilen insansız hava araçları, büyük bir umut göstermektedir çünkü yumurtlama olayları sırasında popülasyon büyüklüklerini tahmin etmek için verimli ve kesin bir yöntem sunar; bu, popülasyon trendlerini ve koruma eylemlerinin etkinliğini değerlendirmek için önemlidir.

Bu yüzden araştırmacılar, kaplumbağalar yumurtlamak için bir araya geldiğinde popülasyonlarını belirlemek için geliştirdikleri modelleme yaklaşımını uyguladılar.

Çoklu hata kaynaklarını hesaba katarak, ekolojistlerin risk altındaki hayvanları daha doğru izlemeleri için yeni bir yöntem sunar.

Yeni yaklaşım, araştırmacıların belirttiği gibi, nehir kaplumbağalarını engeller olmadan havadan sayma, daha az müdahaleci teknikle hayvan rahatsızlığını azaltma gibi çeşitli avantajlar sunar.

Ayrıca, bu yaklaşım farklı siteler ve yıllar arasında uygulanabilir ve karşılaştırılabilir tek tip bir yöntem sağlar. Bu faydalar göz önüne alındığında, araştırmacılar protokolün hükümet ve sivil toplum kurumları tarafından kullanılmasını beklemektedir.

Buraya tıklayarak insansız hava aracı teknolojisinin sık sık kötüye kullanımına rağmen neden gökyüzü seviyesinde bir potansiyele sahip olduğunu öğrenin.

Küresel Yaban Hayatını İzlemek İçin Akıllı, Ölçeklenebilir, Hata Düzeltmeli Model

Kaplumbağaları saymak için araştırmacılar, 1.187 nehir kaplumbağasının kabuklarını beyaz boya ile işaretledi ve on iki gün boyunca, günde dört kez, tam bir yol izleyerek bir insansız hava aracıyla havadan çekim yaptı.

İnsansız hava aracı her seferinde 1.500 fotoğraf çekti, bu fotoğraflar yazılım kullanılarak birleştirildi. Araştırmacılar bileşik görüntüleri inceledi. Her kaplumbağa, kabuğu işaretli olup olmadığı ve fotoğraf çekildiğinde yürüyüşte mi yoksa yumurtlama aşamasında mı olduğu kaydedildi.

Bu verileri kullanarak, çoklu hata kaynaklarını hesaba katan olasılık modelleri geliştirdiler. İşaret‑görülme verileri ve genel popülasyon sayımları, uçuş sırasında tespit edilemeyen bireyleri, yumurtlama sırasında sürekli gelen ve giden (açık popülasyon) bireyleri, işareti tanınamayan işaretli bireyleri ve ortomosaik oluşturma sürecindeki çift sayımları hesaba kattı.

Bu şekilde ekip, günlük yumurtlama olasılığının 0,37 ve gece kumbankını kullanan nehir kaplumbağalarının %35’inin sabah insansız hava aracı uçuşunda da mevcut olduğunu tahmin ediyor.

Ek olarak, ortomosaikte yürüyen kaplumbağaların %20’sinin çift sayım olduğunu ve işaretin tanımlanma olasılığının 0,78 olduğunu buldular. Bu şekilde, yeni yaklaşım insansız hava araçlarıyla yaban hayatını saymanın daha doğru bir yolunu sunar.

Kaplumbağaları sayarken, yer gözlemcileri yaklaşık 16.000 kaplumbağa rapor ederken, ortomosaikleri hataları hesaba katmadan inceleyen araştırmacılar yaklaşık 79.000 kaplumbağa saydı.

Ancak bu teknikle, araştırmacılar toplama alanındaki toplam bolluğun 41.377 kaplumbağa olduğunu tahmin ediyor. Brack’e göre:

“Bu sayılar büyük ölçüde değişiyor ve bu, korumacılar için bir sorun. Bilim insanları bir türün birey sayısını doğru bir şekilde belirleyemezse, popülasyonun azalmakta olup olmadığını ya da koruma çabalarının başarılı olup olmadığını nasıl bilecekler?”

Bu tahminler nehir kaplumbağalarının büyük bir sayısını temsil etse de, araştırmacılar bunun Amazon bölgesindeki tarihsel popülasyonlarının bir kesri olduğunu, tarihsel yumurta ihracatı kayıtlarına dayanarak belirtiyorlar. Ayrıca, yumurtlama olayı son insansız hava aracı uçuşundan birkaç gün sonra da devam etti.

Bu nedenle, çalışma izleme aracının tüm yumurtlama dönemi boyunca kullanılmasını öneriyor. Ayrıca, bölgedeki diğer kumbankların da dahil edilmesi, yumurtlama popülasyonunun kapsamlı bir tahminini sağlayacaktır.

Bu bağlamda, araştırma ekibi Guaporé Nehri yumurtlama sitesinde ve kaplumbağaların toplandığı diğer Güney Amerika ülkelerinde, örneğin Kolombiya, ve muhtemelen Venezuela ve Peru’da daha fazla insansız hava aracı uçuşu yapmayı planlıyor. Bu, ekibin izleme yöntemlerini geliştirmesine yardımcı olacaktır.

“Birden fazla anketten gelen bilgileri birleştirerek, popülasyon trendlerini tespit edebiliriz ve Wildlife Conservation Society, koruma eylemlerine nerede yatırım yapılacağını bilecek.”

– Brack

Geliştirilen çerçeve başlangıçta nehir kaplumbağalarının izlenmesini iyileştirme ihtiyacından doğmuş olsa da, araştırmacılar bunun “çok yönlü ve çeşitli bağlamlarda kolayca kullanılabilir veya uyarlanabilir” olduğunu belirtiyor.

Nehir kaplumbağalarının yanı sıra, geliştirilen metodoloji, insansız hava aracı tabanlı ortomosaiklerle izlenen diğer tehdit altındaki türlerin koruma çabalarına da uygulanabilir ve uyarlanabilir.

Örneğin, önceki insansız hava aracı izleme çalışmaları fokların kürklerini kesmiş, dağ keçileri ve bizonları boya toplarıyla işaretlemiş ve geyiklerin hareketini izlemek için boyunluk takmıştır.

Sonuç olarak, yeni model yaban hayatı koruma ve yönetim programlarında bolluğun verimli ve zamanında izlenmesi için kullanılabilir.

Koruma Teknolojisine Yatırım

AI’nin gözdesi NVIDIA Corporation (NVDA ) hayvanları ve gezegenimizi kurtarmada büyük bir rol oynamaktadır.

GPU’ları, görüntü tanıma, nesne tespiti ve çevresel izleme yazılımlarında kullanılan birçok derin öğrenme modeline güç sağlamaktadır. Şirket, biyolojik çeşitlilik araştırmaları da dahil olmak üzere küresel iyilik için AI kullanımını teşvik etmektedir.

NVIDIA Corporation (NVDA )

Şimdi, Nvidia teknolojisini kullanan şirketler arasında, AI araştırma enstitüsü Ai2, gerçek zamanlı olarak yaban hayatı koruması için daha bilinçli operasyonel kararlar almayı sağlayan EarthRanger’ı geliştirdi. Dünyanın en büyük fil veri tabanı, NVIDIA Hopper GPU’ları üzerinde eğitilmiştir. Ayrıca, radyo, uydu, kamera tuzakları, akustik sensörler ve daha fazla veri kaynağından toplanan büyük miktarda yaban hayatı verisini gösterir.

Ai2, yakın zamanda Atlantes adlı açık kaynaklı bir AI modeli yayınladı; bu model, neredeyse 600.000 okyanus gemisinden günde beş milyardan fazla GPS sinyalini analiz ederek, bu gemilerin ne yaptığını %80 doğrulukla tahmin ediyor. Bir gemi yasa dışı balıkçılık yapıyorsa, model kıyı güvenlik birimlerine uyarı gönderiyor. 4,7M parametreli transformer tabanlı model Atlantes, NVIDIA H100 Tensor Core GPU’ları ve PyTorch üzerinde eğitilmiştir.

Rouxcel Technology’nin AI tabanlı RhinoWatches’ları, NVIDIA hızlandırılmış bilişim kullanılarak eğitilmiş ve optimize edilmiştir. Bu sistem, 40’tan fazla Güney Afrika rezervinde kullanılmakta ve Kenya ve Namibya’da genişletilmektedir. Şirket, şu anda kritik derecede nesli tükenmekte olan pangolinler dahil daha fazla tür için AI modelleri geliştirmektedir.

NVIDIA CUDA ve Jetson modülleri ise, OroraTech tarafından kenar AI ve veri işleme için kullanılmaktadır; OroraTech, uydu, kamera, havadan gözlem ve yerel hava durumu bilgilerinden gelen verileri birleştirerek hayvan kaçakçılığı ve orman yangınlarını izler ve gerçek zamanlı uyarılar sağlar.

Ancak hepsi bu kadar değil. Yıllar içinde Nvidia teknolojisi, de‑extinction gibi birçok ilginç deneyde kullanıldı. Örneğin, Colossal Biosciences, gen düzenleme teknolojisi, AI modelleri ve NVIDIA Parabricks yazılım paketini kullanarak dodo kuşu, tüylü mamut ve Tazmanya kaplanını geri getirmeye çalışmaktadır.

Yaban hayatının yanı sıra, Nvidia teknolojisi bilim insanları, araştırmacılar ve geliştiricilerin iklim, okyanuslar ve uzay hakkında daha iyi bir anlayış elde etmelerine yardımcı olmaktadır.

4,39 trilyon dolar piyasa değerine sahip tam yığın bilişim altyapısı şirketinin hisseleri şu anda 180,95 dolar seviyesinde işlem görmekte ve yılbaşından bu yana %34’ten fazla artış göstermektedir.

Şirketin hisse fiyatı son üç ayda %59’dan fazla artış gösterdi. Temmuz ayının son gününde hisse, 52 haftalık yüksek seviyesi olan 183,30 dolara ulaştı; bu, şirket ve gelecekteki beklentilerine yönelik yatırımcı güveninin devam ettiğini göstermektedir.

Bu bağlamda, EPS (TTM) 3,10 ve P/E (TTM) 57,98 iken, temettü getirisi %0,02 olarak sunulmaktadır.

27 Nisan 2025’te sona eren ilk çeyrek için Nvidia, 44,1 milyar dolar gelir açıkladı. Bunun ana sürücüsü veri merkezleri olup, gelirinin 39,1 milyar dolarını (toplam satışların %89’ını) oluşturmaktadır. Bu, AI’ye olan patlayıcı talebin bir sonucudur.

Bu büyüme, Nvidia’nın Çin’deki H20 çiplerine yönelik ihracat kısıtlamaları gibi jeopolitik zorluklarla karşılaşmasına rağmen gerçekleşti. Bu çiplerin Trump yönetimi, şirketin satışlara devam etmesine izin verileceğini temin ettiği için Çin’e geri dönmesi muhtemeldir. Nvidia ayrıca yeni bir “tam uyumlu” GPU’yu Çin için duyurdu.

Ancak Nvidia, pazar payını yeniden kazanmakta hâlâ zorlanabilir; Bernstein, Nvidia’nın Çin’deki AI çip pazar payının geçen yıldan %66’dan bu yıla %54’e düşeceğini öngörmektedir.

En Son NVIDIA Corporation (NVDA) Hisse Senedi Haberleri ve Gelişmeleri

Sonuç

Sağlıklı ve istikrarlı bir gezegeni korumak için, nesli tükenmekte olan türleri kurtarmak hayati öneme sahiptir; çünkü onların kaybı, tüm yaşam ağını etkileyen zincirleme etkiler yaratabilir. Yok oluş tehditleri hızlandıkça, etkili izleme uygulamaları daha da önem kazanmaktadır.

Burada, insansız hava araçları ve akıllı modelleme tekniklerinin entegrasyonu büyük bir değişimi işaret etmektedir. Tür izleme doğruluğu ve verimliliğini artırarak, bu teknolojik yenilikler, gezegenin en savunmasız yaban hayatını korumak için daha hızlı, daha akıllı ve daha stratejik hareket etmemizi sağlar.

Yatırım yapabileceğiniz en iyi insansız hava aracı şirketlerinin listesi için buraya tıklayın.

Kaynaklar:

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic‑Rivadeneira, E., & Forero‑Medina, G. Toplu nüfusların bolluğunu, çoklu hata kaynaklarını hesaba katarak insansız hava araçlarıyla tahmin etme: Dev Güney Amerika Nehir Kaplumbağalarının toplu yumurtlama olayına bir vaka çalışması. Journal of Applied Ecology, ilk yayın 17 Haziran 2025. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081