PRNewswire / XIAMEN, ÇİN (turkiyexhaber) – Huawei ve iş ortakları, Çin’in Xiamen Körfezi’nde bulunan beyaz yunusları korumak ve incelemek amacıyla geliştirilen yenilikçi yapay zeka destekli çözümün ön sonuçlarını duyurdu.
Huawei TECH4ALL girişimi çerçevesinde üç ay önce başlatılan projede ulaşılan sonuçlar dikkat çekici:
- 2.820 görüntü ve videodan yola çıkarak 13 farklı yunus türü tanımlandı.
- 90’dan fazla bireysel tanımlama doğruluk oranı elde edilirken, karmaşık davranışlar için yüzde 85 tanıma oranına ulaşıldı.
- Veri etiketleme verimliliği yüzde 400 oranında artırıldı.
- Hız yapan veya koruma bölgelerine izinsiz giren gemilere müdahale süresi yüzde 65 oranında iyileştirildi.
Huawei TECH4ALL Program Ofisi Direktörü Cui Yangyang, yapay zekanın sağladığı veri odaklı içgörülerin, bu ikonik yunus türünün karşılaştığı tehditleri anlamak ve bunlara yanıt vermek için korumacıların hedeflenen koruma önlemleri geliştirmesine yardımcı olduğunu ifade etti.
Çin beyaz yunusları, IUCN Kırmızı Listesi’nde hassas olarak sınıflandırılan ve ulusal koruma altında bulunan bir türdür. Xiamen Körfezi, Çin’deki yunus nüfusunun yüzde 51’ini barındırmakta olup, gemicilik, balıkçılık ve kıyı mühendisliği projeleri gibi tehditlerle karşı karşıyadır.
Ayrıca, gürültü kirliliği, balıkçılık araçlarına dolanma ve habitat kaybı bu türün uzun vadeli hayatta kalmasını tehdit eden faktörler arasında yer almaktadır.
Proje, Çin Doğal Kaynaklar Bakanlığı’na bağlı Üçüncü Oşinografi Enstitüsü ve China Mobile iş birliğiyle gerçekleştirilmektedir. Bu sistem, sırt yüzgeçlerindeki benzersiz işaretlere dayanarak hayvanları tanımlama yeteneğine sahiptir.
Çin Doğal Kaynaklar Bakanlığı’na bağlı Üçüncü Oşinografi Enstitüsü Denizde Nesli Tükenmekte Olan Türler Araştırma ve Koruma Ekibi Lideri Wang Xianyan, yapay zekanın kullanılmasıyla araştırmaların daha verimli hale geldiğini ve koruma çabalarının daha hassaslaştığını dile getirdi. Yapay zeka tanıma sistemi, bireysel hayatta kalma, üreme dinamikleri ve sosyal etkileşimler hakkında önemli veriler sunarak koruma önlemlerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.
Söz konusu çözüm, görüntü ön işleme, yapay zeka destekli çıkarım, sırt yüzgeci görüntüsü kırpma, veri sınıflandırma ve bulutta görüntüleme gibi işlemleri gerçekleştirmektedir. Her yunusun kendi dosyası bulunmakta ve bu sayede araştırmacılar bireylerin durumunu takip edebilmektedir. Uzun vadeli veriler, yunusların sayısını, dağılımını, yaş yapısını, üreme davranışlarını ve karşılaştıkları tehditleri gözlemleme imkanı sunmaktadır.
Önceki manuel izleme yöntemleri zaman alıcıydı ve popülasyon dinamiklerini izlemek için gereken güvenilir bilgileri sağlamaktan uzaktı.
Üçüncü Oşinografi Enstitüsü, önümüzdeki 10 ila 15 yılın nüfusun büyümesi açısından kritik olduğunu vurguladı. Çin Beyaz Yunusu, kıyıya yakın deniz ekosistemleri ve okyanusların karbon yutağı rolü açısından önemli bir türdür. Bu yunuslar plankton tüketerek, dolaylı yoldan karbon döngüsüne katkıda bulunmaktadır. Dolayısıyla, yunus popülasyonunun ve okyanus ekosisteminin korunması, iklim değişikliği ile mücadele açısından büyük önem taşımaktadır.
Yapay zeka analizlerinin yanı sıra, 10 baz istasyonundan oluşan 5G-A ağı, körfez alanının 330 kilometrekarelik kısmını kapsayarak önemli koruma bölgelerinin sürekli olarak izlenmesini sağlamaktadır.
5G-A’nın entegre algılama ve iletişim yetenekleri sayesinde, radar, görsel terminaller, uydular ve Otomatik Tanımlama Sistemi (AIS) gibi veri kaynakları birleştirilerek, gemi hareketleri 20 kilometrelik bir yarıçap içinde gerçek zamanlı olarak izlenebilir. Sistem, sınır ihlali veya hız gibi durumlarda saniyeler içinde yapay zeka destekli uyarılar vererek, kolluk kuvvetlerinin ihlalleri doğrulamasına ve suçlu gemileri hızlı bir şekilde takip etmesine olanak tanımaktadır.
Şimdiye kadar, 12 gemi yunuslara potansiyel tehlike oluşturduğu gerekçesiyle soruşturulmuştur.
Yapay zeka uygulamaları ve devam eden araştırmalar sayesinde, Çin beyaz yunuslarının Xiamen Körfezi’ndeki gizli yaşamları yavaş yavaş gün yüzüne çıkmakta ve bu türün hayatta kalmasına dair umutlar artmaktadır.
