Phân tích quy trình của giám sát đa dạng sinh học bằng AI

Hoàng

July 18, 2024

6 phút đọc

Một trong những thách thức chính trong việc giám sát đa dạng sinh học là vấn đề bất bình đẳng dữ liệu.

Khả năng tiếp cận dữ liệu đa dạng sinh học, bao gồm các quan sát và mô hình, thường không đồng đều giữa các quốc gia và cộng đồng.

Việc thiếu sự tiếp cận công bằng này có thể cản trở những nỗ lực nhằm hiểu toàn diện và giải quyết tình trạng mất đa dạng sinh học trên quy mô toàn cầu.

Tiếp cận dữ liệu hạn chế sẽ hạn chế khả năng của các nhà nghiên cứu và nhà bảo tồn trong việc đưa ra quyết định chính xác và xây dựng các chiến lược hiệu quả để bảo tồn đa dạng sinh học.

Khoảng cách kiến thức do bất bình đẳng dữ liệu có thể dẫn đến đánh giá thiên vị về xu hướng và ưu tiên đa dạng sinh học.

Từ đó dẫn đến nguy cơ bỏ qua các khu vực quan trọng hoặc các loài cần được bảo vệ.

Thách thức lớn thứ ba trong việc giám sát đa dạng sinh học là khả năng tiếp cận quy trình làm việc cho các chỉ số – các công cụ truyền thông tóm tắt dữ liệu.

Trên thực tế, có rất ít nhà khoa học có thể tiếp cận các quy trình phân tích cần thiết để thu thập dữ liệu, lập mô hình và rút ra suy luận.

Việc hạn chế quyền truy cập vào quy trình làm việc đối với các chỉ số đa dạng sinh học sẽ hạn chế việc phổ biến thông tin quan trọng về xu hướng đa dạng sinh học và các ưu tiên bảo tồn.

Tình trạng thiếu quy trình làm việc chuẩn hóa có thể cản trở sự hợp tác, khả năng so sánh kết quả và việc phát triển các chiến lược bảo tồn dựa trên bằng chứng.

Mô hình nhân quả là bước cơ bản trong việc đánh giá mối quan hệ nhân quả thúc đẩy những thay đổi trong đa dạng sinh học và hệ sinh thái.

Bằng cách hiểu những mối quan hệ này, các nhà khoa học có thể xác định tác động của hoạt động của con người đối với đa dạng sinh học và phát triển các chiến lược bảo tồn có mục tiêu.

Theo truyền thống, các mô hình phương trình cấu trúc đã được sử dụng để phân tích các con đường nhân quả trong hệ sinh thái.

Tuy nhiên, với sự ra đời của AI, các phương pháp tiếp cận sáng tạo đã xuất hiện để tăng cường các quy trình mô hình nhân quả.

Tính năng

Mạng nơ-ron hồi quy

• Các mô hình AI tiên tiến này cho phép học các biểu đồ nhân quả từ dữ liệu chuỗi thời gian.
• Vì vậy cung cấp thông tin chi tiết về các tương tác động trong hệ sinh thái.

Kỹ thuật khai thác văn bản

• Các công cụ khai thác văn bản do AI điều khiển trích xuất các biểu đồ kiến thức nhân quả ngữ nghĩa từ các tài liệu khoa học.
• Do đó mở rộng hiểu biết của chúng ta về các quá trình và mối quan hệ sinh thái phức tạp.

Lợi ích

Hiểu biết nâng cao

• Mô hình nhân quả do AI hỗ trợ cung cấp hiểu biết sâu sắc hơn về cách các hoạt động của con người tác động đến đa dạng sinh học.
• Điều này cho phép đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong các nỗ lực bảo tồn.

Hiệu quả

• Bằng cách tự động phân tích các mối quan hệ nhân quả, AI đẩy nhanh quá trình xác định các động lực chính của sự thay đổi đa dạng sinh học..
• Từ đó hỗ trợ can thiệp kịp thời khi sự thay đổi đa dạng sinh học diễn ra theo chiều hướng xấu

Bước ước tính bao gồm việc tạo ra các mô hình dự đoán để dự báo những thay đổi về đa dạng sinh học trong tương lai dựa trên các quan sát và kịch bản hiện tại về hoạt động của con người.

Công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình này.

Vì vậy các nhà nghiên cứu có thể ước tính tác động tiềm tàng của biến đổi khí hậu, thay đổi mục đích sử dụng đất và các yếu tố khác do con người gây ra đối với đa dạng sinh học và các dịch vụ hệ sinh thái.

Tính năng

Mô hình dự đoán

• Các thuật toán do AI điều khiển được sử dụng để mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau.
• Điều náy giúp dự đoán tác động của những thay đổi về môi trường đối với đa dạng sinh học.

Phân tích kịch bản

• Công nghệ AI giúp tạo ra các mô hình ước tính tác động của các hoạt động khác nhau của con người đối với hệ sinh thái,.
• Do đó hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác trong quá trình lập kế hoạch bảo tồn.

Lợi ích

Bảo tồn chủ động

• Các mô hình ước tính do AI hỗ trợ cho phép các nhà bảo tồn dự đoán và chuẩn bị cho những thay đổi tiềm tàng về đa dạng sinh học.
• Vì thế tạo điều kiện cho các chiến lược bảo tồn chủ động.

Đánh giá rủi ro

• Bằng cách ước tính tác động của nhiều kịch bản khác nhau, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá những rủi ro do hoạt động của con người và biến đổi khí hậu gây ra đối với đa dạng sinh học.
• Từ đó định hướng các ưu tiên bảo tồn.

Quy kết bao gồm việc xác định nguyên nhân của những thay đổi quan sát được trong đa dạng sinh học, bao gồm tác động của các hoạt động của con người như biến đổi khí hậu, thay đổi mục đích sử dụng đất và ô nhiễm.

Các phương pháp tiếp cận AI được sử dụng để xác định chính xác các động lực đằng sau những thay đổi này.

AI sử dụng các mô hình thống kê và phương pháp suy luận nhân quả để thiết lập các mối quan hệ nhân quả.

Tính năng

Suy luận nhân quả

• Các phương pháp do AI thúc đẩy giúp xác định mối quan hệ nhân quả giữa các hoạt động của con người và những thay đổi về đa dạng sinh học.

Biểu đồ nhân quả

• Sử dụng các mô hình thống kê, các nhà nghiên cứu xây dựng biểu đồ nhân quả để trực quan hóa các cơ chế thúc đẩy sự thay đổi về đa dạng sinh học.

Lợi ích

Phân tích nguyên nhân chính

• Việc quy kết do AI cung cấp thông tin chi tiết về các yếu tố cụ thể thúc đẩy những thay đổi về đa dạng sinh học.
• Do đó cho phép các biện pháp can thiệp có mục tiêu giải quyết các nguyên nhân cơ bản.

Ra quyết định dựa trên bằng chứng

• Bằng cách quy kết những thay đổi cho các động lực cụ thể, các nhà bảo tồn có thể đưa ra quyết định phù hợp về các chiến lược bảo tồn.
• Từ đó ưu tiên các hành động dựa trên các nguyên nhân đã xác định.