Akıllı telefonlar, aylar, hatta yıllar sürebilecek araştırmaları sadece birkaç güne, hatta saate indirebilir. Saha biyologları, yakın zamanda canlı türlerini saptayarak türlerini belirleyebilen özelleşmiş akıllı telefonlar kullanacak.
Newscientist’in haberine göre, bilim insanları 1982 yılında ABD’nin Smithsonian Ensitütüsü’ne bağlı böcekbilimci Terry Erwin’in çektiği sıkıntıları tecrübe etmeyecek. Erwin, Panama ormanlarındaki böcek türlerini sayısını tespit edebilmek için parmaklarıyla sayım yapmak zorunda kalmıştı. Ancak Harvard Üniversitesi’nde gerçekleştirilen bir proje, vahşi doğada büyük emek gerektiren çalışmaları son derece pratik hale getirebilir.
Harvard’da biyolog ve bilgisayar bilimcisi olan alter Scheirer, Motorola Droid X2 telefonu için, spesifik hayvanları otomatik olarak tarayan ve sayım yapan bir makine görüntü sistemi geliştirdi. Biyologlar, geliştirilme aşamasındaki sistemle, biyologların çok daha hızlı ve doğru tespitler yapmasını amaçlanıyor.
.jpg)
Motorola Droid X2'nin kamerası biyolojide çığır açılmasında öncü olacak.
TEMELLERİ İKİ YIL ÖNCE ATILDI
ABD ordusu, iki yıl önce California eyaletindeki Mojave Çölü’nde bulunan Edward Hava Üssün’nde, bölgedeki hayvanların denetlenmesi için ucuz bir sistem geliştirilmesini istedi. Mojave Çölü, nesli tükenme tehdidi altında bulunan çöl kaplumbağaları ve Mojave tarla sincabına ev sahipliği yapıyor. Bu tür hayvanların sürekli takibi zaman ve maliyet açısından çok masraflı olduğundan, Scheirer, akıllı telefon aracılığıyla kaplumbağa ve sincapların tespit edilmesi ve sınıflandırılmasını sağlayan bir algoritma geliştirdi.
.jpg)
Majove Çölü'nde koruma altına alınan bir çöl kaplumbağası.
Newscientist sitesine konuşan Princeton Üniversitesi’nden biyolog Siva Sundaresan, “otomatik kamera tuzakları, yeterince seçici olamıyor... Bu yüzden bugün elimize geçen her fotoğrafı teker teker inceleyip, ayırmamız gerekiyor. Bu oldukça zahmetli bir iş” dedi. Kenya’da Grevy zebraları üzerinde çalışan Sunderesan, Scheirer'in geliştirdiği yöntemin biyologlara büyük fayda getirebileceğini belirtti.
NASIL AYIRT EDİYOR?
Peki, bir akıllı telefon bir sincap ile bir kaya veya bir fidanı birbirinden nasıl ayırt ediyor? Scheirer'in sistemi ilk olarak, belli bir alanda tarama yaparak aranan canlının tespit edilmesini amaçlıyor. Görüntüdeki piksel kümelerini analiz eden algoritma, kendisine öğretilen canlıyı arıyor. Algoritma, piksel piksel analiz yerine, aranan canlının tespitini sağlayacak görüntü kümelerine odaklanıyor.
ABD’nin Florida eyaletindeki Bilgisayar Görüntüsü Aplikasyonları Atölyesi (WACV) tarafından yayımlanacak olan raporda çalışma şekli detaylı olarak verilecek algoritma, birbirlerine ikizleri kadar benzese de, tarla sincapları türlerini yüzde 78 doğrulukla ayırt edebildi. Ancak mühendisler, geliştirilme aşamasındaki yazılımın yüzde 85 doğruluk payına çıktığını belirtti.
.jpg)
Tarla sincabı.
Scheirer, her türlü ortamda belli canlıları tespit etmekte kullanılacak ucuz bir algoritma geliştirmek istediklerini ifade ederken, ABD ordusu tarafından yazılımın gelecek yıl kullanılmaya başlanması öngörülüyor.
BAŞKA FAYDALARI DA OLACAK
Newscientist sitesine yorumda bulunan Princeton Üniversitesi biyoloğu Dan Rubenstein, ‘makine görüntü sistemlerinin aynı zamanda hassas ekosistemleri detaylı bir şekilde analiz etmekte kendilerine yardımcı olabileceğini’ ifade etti.
Rubestein, ‘Küçük ölçeklerden büyük ölçeklere doğru genelleme yapmak zorunda kalmayacağız... Ekosistemleri korumak için bir şansımız olacak’ dedi.
Rubenstein, üzerinde çalıştığı ve bir diğer makine görüntü sistemi olan ‘Hotspotter’ın, zebra ve zürafa gibi canlıları sahip oldukları çizgiler ve noktalardan tespit edebildiklerini belirtti. Hotspotter gibi sistemlerle belli canlı türlerini takip edebileceklerini belirten Rubenstein, “Canlı türleri ve onların nasıl hareket ettikleri hakkında dev veri bankaları oluşturabiliriz. Ayrıca, sosyal ağları kullanarak birbirleriyle olan bağlantılarını, ilişkilerini anlayabiliriz” dedi. (ntvmsnbc)
