Dünyanın Tek Erkek Sikad Ağacı Yapay Zeka ile Eş Arıyor

Dünyanın tek erkek sikad ağacı, yapay zeka yardımıyla eş arıyor. 1895'te keşfedilen bu nadir bitki türü, Southampton Üniversitesi'nin geliştirdiği özel algoritmalarla, binlerce drone görüntüsü analiz edilerek tanımlanmaya çalışılıyor.

Dünyanın bilinen tek erkek sikad ağacı, yapay zekanın yardımıyla bir eş arayışında. 1895 yılında Güney Afrika'da keşfedilen bu ilkel bitki türü, Southampton Üniversitesi'nin geliştirdiği özel görüntü tanıma algoritmaları sayesinde tespit edilmeye çalışılıyor. Araştırmacılar, drone'larla toplanan binlerce görüntüyle sikadların eşlerini bulmayı umuyor.

Dünyanın en yalnız ağacı, yapay zeka yardımıyla bir eş bulma yolunda ilerliyor. Sikad ağacının (Encephalartos woodii) vahşi doğada bilinen tek erkek örneği, 1895 yılında Güney Afrika'nın KwaZulu-Natal eyaletindeki Ngoye Orman Rezervi'nde botanikçi John Medley Wood tarafından keşfedildi. İlk olarak dinozorlar Dünya'da dolaşmaya başlamadan önce ortaya çıkan bu ilkel bitki türü için bilim insanları şimdi yapay zeka kullanarak bir eş arıyor.

Southampton Üniversitesi'nden araştırma görevlisi Laura Cinti, projelerinin yapay zekayı sikadları tanımlamak için nasıl kullandığını açıkladı. "Sikadları görsel olarak tanımlama konusundaki yaklaşımımız, palmiye ağaçlarına benzeyen bu bitkileri tespit etmeye odaklanıyor" dedi. Başlangıçta palmiye ağaçlarını saymak için kullanılan algılama modellerini benimseyen Cinti ve ekibi, bu modelleri sikadların benzersiz şekline göre optimize etmek için özel görüntü tanıma algoritmaları geliştirdi.

2022 ve 2024 yıllarında yapılan araştırmalarda, 10.000 dönümlük (4.000 hektar) Ngoye Ormanı'nın 195 dönümünden (79 hektar) binlerce görüntü toplandı. Drone kameralar, sikadların benzersiz spektral imzasını tanımlayarak onları çevredeki ağaçlardan ayırt etmeyi amaçladı. Cinti, yapay zeka sisteminin sikadları tanıma yeteneğini artırmak için çeşitli ortamlarda sentetik haritalar oluşturduklarını belirtti.

Önceki araştırmalar sonuç vermediği için bilim insanları, görüntü tanıma görevlerinde kullanılan YOLOv8 modelini çeşitli sikad türlerinin fotoğraflarıyla eğitti. Model, sikadların yukarıdan nasıl görünebileceğini anlamak için dijital olarak oluşturulmuş kanopilere yerleştirildi. Engebeli arazi ve bulut örtüsü gibi zorluklar, görüntülerin analizini güçlendirse de, araştırmacılar yapay zeka modelini geliştirmeye devam etmeyi planlıyor.

İlk yorum yazan siz olun
UYARI: Küfür, hakaret, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış,
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.