.
Pela primeira vez, big data e inteligência artificial (IA) estão a ser utilizados para modelar padrões ocultos na natureza, não apenas para uma espécie de ave, mas para comunidades ecológicas inteiras em todos os continentes. E os modelos seguem o ciclo de vida anual completo de cada espécie, desde a reprodução até à migração no outono para áreas não reprodutivas, e de regresso ao norte durante a migração na primavera. Tudo começa com os mais de 900.000 observadores de aves que relatam seus avistamentos ao programa eBird do Cornell Lab of Ornithology, um dos maiores projetos científicos de biodiversidade do mundo. Quando combinados com inovações em tecnologia e inteligência artificial – as mesmas inovações que impulsionam os carros autónomos e a tradução de idiomas em tempo real – estes avistamentos são reveladores mais do que nunca sobre os padrões de biodiversidade das aves e os processos que lhes estão subjacentes.
O desenvolvimento e aplicação desta ferramenta computacional revolucionária é o resultado de uma colaboração entre o Cornell Lab of Ornithology e o Cornell Institute for Computational Sustainability. Este trabalho está agora publicado na revista Ecologia.
“Este método nos diz de forma única quais espécies ocorrem onde, quando, com quais outras espécies e sob quais condições ambientais”, disse a autora principal Courtney Davis, pesquisadora do Cornell Lab. “Com esse tipo de informação, podemos identificar e priorizar paisagens de alto valor de conservação – informação vital nesta era de perda contínua de biodiversidade”.
“Este modelo é muito geral e adequado para diversas tarefas, desde que haja dados suficientes”, disse Gomes. “Este trabalho sobre modelagem conjunta de distribuição de espécies de aves trata de prever a presença e ausência de espécies, mas também estamos desenvolvendo modelos para estimar a abundância de aves – o número de aves individuais por espécie. Também pretendemos aprimorar o modelo incorporando cantos de pássaros juntamente com observações visuais.”
Colaborações interdisciplinares como esta são necessárias para o futuro da conservação da biodiversidade, de acordo com Daniel Fink, investigador do Cornell Lab e autor sénior do estudo.
“A tarefa em questão é demasiado grande para os ecologistas realizarem sozinhos – precisamos da experiência dos nossos colegas em ciência da computação e sustentabilidade computacional para desenvolver planos direcionados para a conservação, restauração e gestão à escala da paisagem em todo o mundo.”
Este trabalho foi financiado pela National Science Foundation, The Leon Levy Foundation, The Wolf Creek Foundation, Eric and Wendy Schmidt AI in Science Postdoctoral Fellowship – um programa Schmidt Future, o Escritório de Pesquisa Científica da Força Aérea e o Departamento de Ciência dos EUA. Instituto Nacional de Alimentação e Agricultura da Agricultura.
.
