Vahşi Nesnelerin İnterneti: Nesnelerin İnterneti iklim değişikliğine karşı savaşa nasıl katıldı?

Bu makale ilk olarak TechRepublic'in kapak hikayesi olarak yayınlandı.

Biyoçeşitlilik kaybı ve iklim değişikliği gibi birbiriyle bağlantılı konular popüler ve politik gündemde hızla artıyor. Bunun bir nedeni, dünyanın giderek daha fazla yanıyor gibi görünmesidir.

Ağustos 2019'da, çoğu kasıtlı olarak çıkan orman yangınları, ormanların geniş alanlarını yok etti. Amazon yağmur ormanlarıDünyanın 'akciğer kapasitesini' azaltıyor, yerli halkları ve yaban hayatını evsiz bırakıyor ve bol miktarda sera gazı salıyor. Eylül ayında dünyanın diğer ucundaki ormanlar Endonezya Borneo ve Sumatra yandı. Hurma yağı yetiştiricileri mahsullerine yer açmak için ormanı temizlerken, yine insan etkisinden yaygın olarak şüpheleniliyor. Şu anda büyük orman yangınları sürüyor doğu Avustralya, bunu deneyimleyen kaydedilen en sıcak yaz 2018/19'da.

Uzak Kuzey'de de artan sıklıkta ve yoğunlukta orman yangınları meydana geliyor: Haziran 2019'da (bölgede kaydedilen en sıcak yangın), Kuzey Kutbu'ndaki yangınlar 50 megaton karbondioksit saldı; bu da İsveç'in yıllık toplam CO2 üretimine eşdeğer. Kanıt olarak Arktik permafrost önceden beklenenden daha hızlı eriyor yalnızca karbon salınımı sorununu daha da kötüleştirir.

Neden dünya görünüşte Roma yanarken oynuyorum?

Ulusal hükümetlerin kısa vadeli odaklanma, acil sorunları ele alma ve uzun vadeli sorunları başka amaçlar için erteleme eğilimi birbirini takip eden yönetimler veya nesiller, iklim değişikliği ve biyolojik çeşitlilik gibi gezegen çapındaki sorunlarla yüzleşirken yardımcı olmuyor kayıp. Bunun nedeni, artan 'her zamanki gibi' faaliyetlerin geri dönüşü olmayan durumlara yol açabilmesidir. devrilme noktaları sistemleri beklenmedik bir şekilde yeni ve istenmeyen durumlara çeviren ( Amazon giderek acil bir örnek olarak).

Her ne kadar BM ve AB gibi uluslarüstü organlar bu tür konulara daha geniş bir açıdan bakmaya çalışsa da, son yıllarda milliyetçiliğin yükselişi dünya çapında şüpheye yol açan ve hatta ret Bu tür organların varlığına sıklıkla bilimsel delillerin ve uzmanlığın kötülenmesi eşlik etmektedir.

 Nesnelerin internetiveya IoT, biyolojik çeşitlilik kaybı ve iklim değişikliğine karşı mücadelede yardımcı olabilecek bir bilim ve teknoloji alanıdır. Bu makalede IoT'nin mevcut durumunu özetleyeceğiz ve savunmasız ekosistemlerdeki kullanımına ilişkin bazı örnekleri inceleyeceğiz.

Nesnelerin İnterneti

Nesnelerin İnterneti, veri yakalayabilen, çeşitli işlemleri gerçekleştirebilen sensör donanımlı cihazlardan ('şeyler') oluşur. miktarda yerel işleme ve daha sonraki işlemler için veri iletmek üzere internete bağlanma ve/veya depolamak. Analist firmanın son tahmini IoT Analitiği bağlı IoT cihazlarının sayısını yaklaşık olarak ortaya koyuyor 9,5 milyar 2019'un sonunda dünya çapında.

Çok çeşitli var IoT cihazları için internet bağlantısı: kablosuz kişisel alan ağları (örn. Bluetooth), kablosuz yerel alan ağları (ör. Wifi), düşük güçlü geniş alan kablosuz ağları (LPWAN, Örneğin. Sigfox), kablolu ağlar veya hücresel (giderek artan oranda dahil) 5G). Kullanım örnekleri 'akıllı' evleri ve ofisleri, fabrikaları, şehirleri, ulaşım sistemlerini ve doğal dünyadan geriye kalanların izlenmesi de dahil olmak üzere bu ikisi arasındaki birçok noktayı kapsar. uydu bağlantısı giderek önem kazanacaktır.

Bu makaleyi PDF olarak indirin (ücretsiz kayıt gereklidir).

IoT Analytics, 2025 yılına kadar dünya çapında 28 milyar bağlı IoT cihazının olacağını tahmin ediyor; bu, gezegendeki her insan için yaklaşık 3,4 cihaz demektir (BM dünya nüfusu tahmini 2025 için: 8,18 milyar). Elbette başka tahminler de mevcut, ancak fikir birliği yeterince açık: Nesnelerin İnterneti cihazları çoğalacak ve büyük miktarda veri üretecek. Uygun bağlantı, ağ geçitleri ve analizlerden oluşan sağlam bir mimari tarafından desteklendiğinde eyleme dönüştürülebilecek veriler (içermek makine öğrenme Ve yapay zeka) ve depolama/arşivleme.

A 2019 raporu IoT Analytics'ten şunları içerir: 'radarda' kılavuzu beş seviyeli bir sınıflandırma kullanılarak ortaya çıkan IoT teknolojilerine yönelik: 'Oldukça olgun'; 'Yaklaşan olgunluk'; 'Geliyor'; 'Yıllar geçti'; ve 'Ufukta'. Olgunluğa yaklaşan teknolojiler arasında IoT platformları, uç analitiği, IoT tabanlı akış analitiği, denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi, kapsayıcılar, düşük güçlü geniş alan ağları ve pub/sub mesajlaşma. Bu teknolojilerin çoğu halihazırda biyolojik çeşitlilik ve iklim değişikliğiyle ilgili projelerde kullanılıyor.

Onun arasında 2019'un en iyi on IoT gelişmesiIoT Analytics, aşağıdaki gibi nanouyduları vurguladı: Eutelsat'ın ELO takımyıldızı, IoT bağlantısına adanmıştır ve ayrıca IoT teknolojisinin yardımcı olmada artan rolü Nesnelerin İnterneti'nin Eylül 2019 tarihli raporunda özetlendiği üzere kuruluşlar çevresel hedeflere ulaşıyor uzman Libelyum.

Teknoloji, biyolojik çeşitlilik kaybı ve iklim değişikliğine karşı

Sivil Toplum Kuruluşları (STK'lar) ve hayır kurumları

Anında Algılama 2.0

 Londra Zooloji Derneği (ZSL), 1826'da kuruldu. Sör Stamford Raffles, ünlü koşuları Londra Hayvanat Bahçesi, ama aynı zamanda önemli bir uluslararası koruma yardım kuruluşudur. ZSL'nin mevcut teknoloji projelerinden biri Anında Tespitsensörleri, kameraları, düşük güçlü radyo ağlarını ve uyduyu birleştiren bir izleme sistemidir. Dünyanın herhangi bir yerindeki yaban hayatı ve insan faaliyetlerine ilişkin gerçek zamanlı bilgileri yakalayıp iletecek teknoloji Dünya. Amaç yaban hayatı davranışını ve habitat değişikliklerini uzaktan izlemek ve yasadışı kaçak avlanma faaliyetlerine karşı zamanında uyarı vermektir.

2014 yılında devreye alınan Anında Tespit'in ilk versiyonu, korunan alanlardaki kaçak avcıları tespit etmek için kameralar ve metal tespit sensörleri kullandı ve bir kablosuz ağ üzerinden görüntüler veya uyarılar gönderdi. FSK radyo bağlantısı açık ISM frekans bantlarını baz istasyonuna aktarır. Veriler buradan aktarıldı. İridyum Uydu ağını bir komuta merkezine göndererek yetkilileri tespit edilen tehditlere karşı neredeyse gerçek zamanlı olarak uyarıyor.

Kanıtlanmış konseptiyle ZSL ve Cambridge Tasarım Ortaklığı daha iddialı olanı yaratmak için yola çıktık Anında Algılama 2.0 (Kimlik 2.0). ID 2.0 spesifikasyonunun temel unsurları şunlardı: Uygun fiyat; bir baz istasyonuna bağlanabilecek sensör cihazlarının sayısının maksimuma çıkarılması; cihazlar ve baz istasyonu arasında güvenilir iletim; iyi sistem teşhisi; kullanılabilirlik; Düşük güç tüketimi; değiştirilmiş bir kamera; ve bulut tabanlı veri ve uyarı yönetimi.

Instant Detect 2.0 sistemi, Iridium uydu takımyıldızıyla konuşan bir baz istasyonunun yanı sıra baz istasyonuna görüntü ve uyarı aktaran kameralar ve sensör uç noktalarından oluşur. Orijinal FSK tabanlı sistemin iletim aralığını ve güç tüketimini geliştirmek için ID 2.0, LoRa, kameralar ve uç noktalar ile baz istasyonu arasında kablosuz iletişim için düşük güçlü bir geniş alan ağı.

ZSL'nin Teknik Proje Yöneticisi Sam Seccombe'a göre, "2018'de LoRa telsizlerini sahada test ettiğimizde, çalılıklardan küçük veri paketleri gönderirken 10 km'lik radyo iletimlerini başardık ve yoğun yağmur ormanlarından gönderirken 1 km'ye kadar menzil." Bu geleneksel düşük veri hızlı IoT odaklı için normal ücret olmayan görüntüleri işlemek için özel bir LoRa protokolü geliştirildi. standart.

Baz istasyonu aynı anda en fazla sekiz cihazdan veri alabilir ve bu sayının aşılması durumunda iletimleri sıraya koyabilir. Seccombe, Haziran 2019'da yapılan testlerde bir kilometreden fazla başarılı görüntü aktarımı elde edildiğini ve özel LoRa protokolünde iyileştirmelerin devam ettiğini söylüyor.

LoRa, geliştirilmiş menzilin yanı sıra aynı zamanda güvenilir aktarım özelliği sayesinde ALOHAİletişimin uç cihaz tarafından başlatıldığı ve yukarı bağlantıların herhangi bir zamanda gönderilebildiği tip protokol. Bunları, baz istasyonuyla çift yönlü iletişim olanağı sağlayan iki kısa aşağı bağlantı penceresi izler; örneğin kesintiye uğrayan bir iletim için yeniden gönderme isteği. ID 2.0 cihazları sağlamlaştırılmıştır ve pil ve hafıza durumu, sinyal gücü ve görüntü/sensör olay sıklığı hakkında günlük raporlar gönderir. Maliyet hususları GPS izlemeyi dışlasa da, örneğin insan veya hayvan faaliyeti nedeniyle bir cihaz hareket ettirilirse, kurcalama alarmı bir uyarıyı tetikleyecektir.

Bu makaleyi PDF olarak indirin (ücretsiz kayıt gereklidir).

Sistem yönetimi, bir wi-fi bağlantısı üzerinden erişilen, tarayıcı tabanlı bir OAM (Gözlem, Yönetim ve Bakım) aracı aracılığıyla gerçekleştirilir. Mümkün olduğunda uyuyacak şekilde tasarlanan ID 2.0 cihazları, dahili Li-ion pillerle ve isteğe bağlı olarak harici (muhtemelen güneş enerjisiyle çalışan) pillerle çalıştırılır. Seccombe, ZSL'nin şu anda pil ömrünü uzatmak için uyku modundaki güç tüketimini azaltmak için çalıştığını söylüyor. ID 2.0 kamera, geniş açılı veya yakınlaştırılmış görüş alanları sağlayan 5 MP sensöre ve optiklere sahiptir. Yakalanan görüntülerin iletilmesi veya iletilmesi gerekip gerekmediğini belirleyen görüntü tanıma yazılımını barındıran Linux işletim sistemi Olumsuz. Instant Detect 2.0 için görüntü ve uyarı yönetimini ve sahadaki cihazların uzaktan yönetimini destekleyecek bulut tabanlı bir arayüz de planlanıyor.

Instant Detect 2.0 ile saha denemeleri şu anda devam ediyor ve üretimin 2020'nin başlarında yapılması planlanıyor.

"Şu anda karşı karşıya olduğumuz en büyük sorunlardan biri, gerekli testleri geçmektir. CE işareti sistemdeki kullanıcılara yasal olarak sunulabilmesi için Avrupa Ekonomik Alanı [AÇA] ve AEA'nın CE işaretleme standartlarını kullanan diğer birçok ülke" dedi Seccombe ZDNet'e. "Bunun, fillerin antenleriyle yerdeki sensörleri sökmesi veya kaçak avcıların kameraları keşfetmesi kadar eğlenceli olmadığını biliyorum. onları palalarla ağaçlardan kesmek, ancak bu konunun potansiyel yaban hayatı koruma teknolojisi geliştiricileri tarafından iyi bilindiğini sanmıyorum çözümler -- ve yeterince erken bütçelendirilmezse veya üzerinde düşünülmezse, buradaki birçok insan için kritik bir engel teşkil edebilir." ekledi.

ZSL şu anda istenmeyen elektronik gürültüyü ortadan kaldırmak ve sıkı standartlara uymak için Instant Detect 2.0'ın bazı kısımlarını yeniden tasarlıyor. EMC Ve KIRMIZI CE sertifikası için gereklilikler.

TrailGuard AI

Uydu bağlantısı ve uçta görüntü işleme özelliğine sahip başka bir kamera tabanlı kaçak avlanma önleme sistemi TrailGuard AIWashington DC merkezli kar amacı gütmeyen bir kuruluş tarafından geliştirildi ÇÖZMEK ile ortaklık halinde Intel Ve Inmarsat'ın.

ZSL'nin Anında Tespit özelliğinde olduğu gibi, TrailGuard AI projesinin de, ABD tarafından finanse edilen birinci nesil kameralardan gelen yanlış pozitif tehdit uyarılarını azaltmanın bir yolunu bulması gerekiyordu. Leonardo Di Caprio Vakfı. Bunu Intel'in Movidius Sayısız 2 VPU (Görme İşleme Birimi) kameraya yerleştirin. Bu düşük güçlü (1W) SoC (Çip Üzerinde Sistem), ek bir görüntü sinyali ve görüntü işleme zekası katmanı ekler. Hareket eden bir bulut veya bir bulut gibi zararsız bir şey yerine, bir kişinin veya bir aracın ne zaman mevcut olduğunu belirlemesine olanak tanır. hayvan.

Myriad 2 destekli TrailGuard AI kamera, pil gücüyle 18 aya kadar sahada performans gösterecek şekilde tasarlanmıştır; Her 4-6 ayda bir zaman alıcı ve potansiyel olarak tehlikeli saha bakımı gerektiren ayrı bir hesaplama ünitesine sahip olan çok daha büyük orijinal versiyon haftalar.

Belirli bir korunan alanda neyin mevcut olduğuna bağlı olarak görüntülerin hücresel, LoRa veya uydu bağlantıları üzerinden iletilmesiyle neredeyse gerçek zamanlı uyarı elde edilir. TrailGuard AI kameralar için uydu bağlantısı Inmarsat tarafından sağlanmaktadır. L-bandı ağ ve BGAN (Geniş Bant Küresel Alan Ağı) uydu modemleri.

"Afrika'da yaban hayatı kaçakçılığı salgın düzeylerinde, ancak kendini adamış korucuların en iyi çabalarına rağmen, geniş park sınırları ve engebeli arazi, kaçak avlanmayı genellikle ancak çok geç olduğunda öğrendikleri anlamına geliyor." söz konusu Dr.Eric Dinerstein, Yöneticisi Vahşi Teknoloji ve RESOLVE'daki Biyoçeşitlilik ve Yaban Hayatı Çözümleri Programı'ndan yapılan bir açıklamada.

TrailGuard AI mevcut olduğunda, korucu ekipleri hızlı bir şekilde tepki verebilmeli ve kaçak avcıları saldırmadan önce yakalayabilmelidir. Dr Dinerstein ZDNet'e şunları söyledi: "TrailGuard'ın en büyük avantajı erken uyarı sistemidir: Kaçak avcıları tuzak kurmadan veya yaban hayatını vurmadan önce durdurabilir."

Dinerstein, TrailGuard'ın orijinal AI olmayan versiyonunun, 20 farklı kaçak avcılık çetesini temsil eden 30 kaçak avcının tutuklanmasına yol açan 50 davetsiz misafir tespit ettiğini söyledi. "Birkaç ay içinde 1000 kilodan fazla çalı eti, motosiklet, tuzak, silah ve benzeri şeyleri ele geçirdik."

Artık Intel destekli yapay zeka sürümü için işler tüm hızıyla devam ediyor. Dinerstein, ZDNet'e ilk 300 el yapımı ünitenin Afrika'daki parklara gönderildiğini, sonraki 700 TrailGuard'ın ise (hepsi adına konuşulan) Intel ODM tarafından Çin'de üretileceğini söyledi.

Bu makaleyi PDF olarak indirin (ücretsiz kayıt gereklidir).

Yağmur Ormanı Bağlantısı

Yağmur Ormanı Bağlantısı (RFCx), San Francisco merkezli mühendis ve geliştirici Topher White'ın buluşudur. Topher White, 2011 yılında bir ziyaret sonrasında yağmur ormanlarının yok edilmesi ve iklim değişikliğine karşı mücadeleye katılmak için ilham kaynağı olmuştur. şebeğin Borneo'daki koruma alanı ve eski bir tik ağacının yasa dışı kesilmesine tanık olmak. Düşen orman devi, korucu istasyonuna beş dakikadan fazla yürüme mesafesinde değildi ama yine de motorlu testerenin sesi duyulmuyordu.

Deneyimli bir 'yapımcı' olarak White, yeniden tasarlanmış Android akıllı telefonlara dayalı bir erken uyarı sistemi oluşturmaya başladı. yağmur ormanı gölgesinde güneş enerjisiyle çalıştırın, şüpheli faaliyetleri (zincirli testereler, araç motorları) dinleyin ve yakınlardaki olumlu bir eşleşme konusunda yetkilileri uyarın gerçek zamanlı. Belki de şaşırtıcı bir şekilde, pek çok yağmur ormanı alanı, özellikle de korunmasız kenarlarda, bunu mümkün kılacak yeterli cep telefonu kapsama alanına sahip.

Yine de White pek çok engelle karşılaştı: Telefonların en aza indirilmesi gerekiyordu. bileşenler, ekstra bir mikrofon takılı ve üreticinin yüklediği Android işletim sistemi (şimdi durduruldu) SiyanojenMod sıfırdan oluşturulan dinleme yazılımının çalışabilmesini sağlamak için. Daha da önemlisi, orman örtüsünde 'güneş lekeleri' olarak adlandırılan doğrudan güneş ışığının geçici noktalarıyla başa çıkabilmek için bir güneş paneli sisteminin tasarlanması gerekiyordu. Sonuç, bir cep telefonunu şarj etmek için gereken voltajı (5V) güvenilir bir şekilde sağlayabilen, güneş lekesinin ortalama çapına kadar aralıklı yedi panelden oluşan taç yaprağı şeklinde bir konfigürasyondu.

Daha sonraki gelişmeler, kanopiye monteli bu 'Guardian' cihazları tarafından yakalanan sesin analizini, Google'ın bulunduğu buluta taşıdı. TensorFlow makine öğrenimi çerçevesi, yasa dışı faaliyet seslerini tanımlamak ve yanlış pozitif sayısını en aza indirecek şekilde ses girişlerini ayarlamak için kullanılır.

Yapay zeka sistemi, sesin bir bölümünün kayıt işaretleri içerip içermediğini belirlemek için 'ikili sınıflandırıcılar' ve ayrıca tüm veri kümesinden istihbarat çıkaran bir 'biliş katmanı' kullanıyor.

Rainforest Connection'ın şu anda kuzey Brezilya'da (Guama, Tembe Bölge), Ekvador (Cerro Blanco), Peru (Alto Mayo, Tambopata), Romanya (Karpat Dağları), Kosta Rika (Osa Yarımadası) ve Güney Afrika (İnsanlığın Beşiği). Bu projelerden gelen ses akışlarını Rainforest Connection mobil uygulaması aracılığıyla dinleyebilirsiniz. iOS veya Android.

RFCx, yasa dışı ormansızlaşmayı tespit etmenin yanı sıra, kaçak avcılıkla ilgili faaliyet kalıplarını tanımayı ve yaban hayatı popülasyonlarının 'biyo-akustik izlenmesine' öncülük etmeyi amaçlıyor.

Bu makaleyi PDF olarak indirin (ücretsiz kayıt gereklidir).

BTO Guguk Kuşu Takip Projesi

 Bayağı guguk kuşu (Cuculus canorus) gelenekseldir yazın habercisi Birleşik Krallık ve Avrupa'ya Mart/Nisan sonlarında gelir, çiftleşir ve yumurtalarını bir türün yuvalarına bırakır. konakçı tür aralığıve kışı Afrika'da geçirmek için yaz bitmeden yola çıkıyoruz. Son 20 yılda, Birleşik Krallık'ta üreyen guguk kuşu popülasyonu, bilinmeyen nedenlerden dolayı yarıdan fazla azaldı. Daha fazlasını keşfetmek için İngiliz Ornitoloji Vakfı (BTO) başladı etiketleme ve uydu takip projesi 2011 yılında.

BTO, göç eden Guguk kuşlarını takip etmek için GPS izleyicileri kullanmıyor çünkü doğru olmalarına rağmen şu anda çok büyükler ve güce açlar. Yerine güneş enerjisiyle çalışan PTT'ler Yaklaşık 5 gram ağırlığındaki (Platform Verici Terminalleri) kullanılır (erkek Guguk kuşlarının ağırlığı yaklaşık 130 gramdır). Solar PTT'ler kısa süreli mesajları santrale iletir. Argos ardışık iletimler arasında algılanan Doppler kaymasını kullanarak konumlarını tahmin eden uydu takımyıldızı. Bu, 500 metrelik tipik bir konum doğruluğu sağlar (Küresel Konumlama Sistemi, aksine birkaç metrelik bir doğruluğa sahiptir). Uydu izleme teknolojisi geliştikçe BTO, GPS doğruluğuna sahip daha küçük etiketler kullanmayı umuyor. Dişilerin (yaklaşık 110 g ağırlığında) izlenmesine ve habitatın daha ayrıntılı incelenmesine olanak tanır kullanmak.

Bugüne kadar BTO, erkek Guguk kuşlarının Birleşik Krallık'ta üreme sonrasında iki rotadan biriyle güneye, Afrika'ya uçtuğunu keşfetti: İspanya üzerinden batıya. ve Fas'a veya doğuya, İtalya ve Balkanlar üzerinden, Sahra'yı geçip Kongo'daki kışlama alanlarına yaklaşmadan önce yağmur ormanı. Bir sonraki baharda dönüş yolculuğunda Guguk kuşları, Batı Afrika'da daha önce kaydedilmemiş bir 'mola' bölgesine uçuyor ve burada kuzeydeki Sahra geçişi için yakıt alıyorlar.

Batıdaki güneye doğru göç rotasında ölüm oranlarının daha yüksek olduğu tespit edildi; bu, Birleşik Krallık'ta üreyen popülasyondaki eğilimlerle bağlantılı bir bulgudur. Bunun nedeni İspanya'daki kuraklık, orman yangınları ve habitat değişikliği olabilir, ancak üreme mevsimindeki yiyecek kıtlığı da bu duruma neden olabilir. İleriye dönük olarak, BTO güneye doğru olan bu farklı ölüm oranlarını daha ayrıntılı olarak inceleyecek ve aynı zamanda Guguk kuşunun ölümle ilgili kaynaklara olan bağımlılığını da inceleyecek. Tropikaller Arası Yakınsama Bölgesi (ITCZ) Batı Afrika molası sırasında.

BTO'nun uydu izleme çalışması, bu karizmatik kuşun doğal tarihini aydınlatıyor ve tüm göç yaşam döngüsü boyunca habitatın korunmasının önemini vurguluyor. Ayrıca, Guguk kuşunun bir bölgedeki varlığının bir etkili vekil Biyoçeşitliliğin çeşitli yönleri açısından bu durum onu ​​vatandaş bilimi projeleri için iyi bir aday haline getiriyor.

BTO Guguk Kuşu Takip Projesi hakkında daha fazlasını okuyun: Nüfus azalması, uzun mesafeli gece göç eden bir kuş olan Guguk kuşunun göç rotasıyla bağlantılıdır.

Vatandaş bilimi ve derin öğrenme

Zoonevren

İnternet üzerinden büyük miktarlarda görüntü ve diğer verileri yakalama ve yayma yeteneği, vatandaş bilimiBilim insanı olmayanların kolektif örüntü tanıma yeteneklerinin büyük veri kümelerinin sınıflandırılmasına ve analizine yardımcı olduğu yer. Zoonevren Bu yazının yazıldığı sırada, geniş bir yelpazedeki konuları kapsayan 105 projeyle önde gelen bir vatandaş bilimi portalıdır. alanlar - sanat, biyoloji, iklim, tarih, dil, edebiyat, tıp, doğa, fizik, sosyal bilimler ve uzay.

Anlık Görüntü Serengeti

Zooniverse'nin en uzun soluklu projelerinden biri Anlık Görüntü SerengetiTanzanya'daki kamera tuzaklarından oluşan bir ızgara tarafından yakalanan hayvanların görüntülerini sınıflandıran Serengeti Ulusal Parkı 2010'dan beri. Birden fazla kullanıcı her görüntüyü görüntüler ve bir tanımlama kılavuzu yardımıyla türü, birey sayısını, ilgili davranışları ve yavruların varlığını kaydeder. Daha sonra bir algoritma, bir fikir birliğine varmak için bu sınıflandırmaları bir araya getirir; bu süreç, uzmanlar tarafından sınıflandırılan 'altın standart' bir görüntü alt kümesine göre doğrulanmıştır. 10 sezondan sonra Snapshot Serengeti veri seti bazı 6,7 milyon görsel (yaklaşık %75'i boş), 55 hayvan kategorisi için etiketler sağlanmıştır; en yaygın olanı antilop, zebra, Ve Thomson'ın ceylanı.

Bu 'kalabalıkların bilgeliği' projesi çalışma fırsatı sağlıyor çoklu tür dinamikleri Dünya çapında öneme sahip bir ekosistemde, özellikle de büyük yırtıcılar ile onların otçul avları arasındaki etkileşimler. Bu dinamiklerin anahtarı, yaklaşık 1,3 milyon antilop ve 250.000 zebranın en iyi otlamayı bulmak için yıllık göçüne neden olan mevsimsel yağışlardır.

Snapshot Serengeti gibi insan etiketli büyük görüntü verisi setleri, daha sonra tür tespitini ve sınıflandırmayı otomatikleştirmek için kullanılabilen derin öğrenme algoritmalarının eğitimi için de mükemmeldir. Başka bir Zooniverse projesi bu yaklaşımın değerini ortaya koyuyor.

Serengeti Antilop Sayısı

Yukarıda belirtildiği gibi antiloplar zebrayla birlikte Serengeti ekosisteminin kilit taşı türlerinden biridir, dolayısıyla popülasyon dinamiklerini bilmek önemlidir. Antiloplar her iki veya üç yılda bir, popülasyonun azaldığı Mart-Mayıs aylarında sürüler üzerinde uçarak transektler yapılarak sayılır. çoğunlukla kısa çimenli ovalarda (yukarıdan en kolay görülebilen yerler) ve kontrollü olarak hava fotoğrafları çekilmesi koşullar. Bu görüntülerin manuel olarak sayılması birkaç uzmanın birkaç haftasını alabiliyor, dolayısıyla süreç Zooniverse'e devredildi. Serengeti Antilop Sayısı Görüntülerin vatandaş bilim insanları tarafından birçok kez sayıldığı, sayımların istatistiksel bir modelde birleştirildiği ve nihai nüfus tahmininin hesaplandığı proje.

Daha da yüksek verimlilik arayışı içinde, Colin J Torney ve diğerleri tarafından yazılan bir makale bu verileri otomatik makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullandı ve sonuçta ortaya çıkan sayıları vatandaş bilim insanları ve uzmanlar tarafından oluşturulan sayılarla karşılaştırdı.

Çalışma, 7.360 x 4.912 piksel çözünürlüğe sahip 1.584 coğrafi referanslı görüntüye dayanıyordu. Bu büyük görüntüler 12 parçaya bölündü ve 2.212 vatandaş bilim insanının her parçadaki antilop sayısını 15 kez saydığı Serengeti Antilop Sayımı projesine yüklendi. Yazarlar otomasyon için şu yöntemi kullandılar: YOLOv3 nesne dedektörü ve Keras Ve TensorFlow Eğitim için rastgele seçilen 500 görseli kullanan açık kaynaklı derin öğrenme paketleri. Bu, her görüntüdeki potansiyel nesnelerin konumlarının bir listesinin ortaya çıkmasına neden oldu ve bunlar daha sonra Zooniverse verilerindeki bir tanımlamayla eşleşmeyen tespit edilen nesneler atılarak filtrelendi.

Güçlü bir eğitim 34 saat sürdü Nvidia Quadro GP100 GPU, bunun üzerine rastgele seçilen 1000 anket görüntüsü (biraz değiştirilmiş) algoritma tarafından işlendi; bu işlem aynı Nvidia GPU platformunda iki saat sürdü. Derin öğrenme ve vatandaş bilimi sayımları daha sonra tek bir uzman tarafından yapılan ve her görüntüdeki antilopların gerçek sayısı olarak alınan 'altın standart' tahminle karşılaştırıldı.

Bu makaleyi PDF olarak indirin (ücretsiz kayıt gereklidir).

Araştırmacılar, vatandaş bilimi ve derin öğrenme yöntemlerinin her ikisinin de 'son derece doğru görüntü sayımları' sağlayabildiğini buldu. Uzman sayısına en uygun vatandaş bilimi, her görüntü için 15 sayıdan en düşük 5'i seçildiğinde elde edildi. atılır ve kalan 10'un ortalaması alınır, bu da sistematik olarak eksik sayma eğilimini akla getirir (bu projede, en az). Derin öğrenme algoritması, sonuçlarını çok daha hızlı bir şekilde ve uzmanların %1'i içinde verdi -- 1,7 ortalama olarak görüntü başına yanlış sayım, uzman tahminine kıyasla toplam 20.631 antilop kaydediliyor 20,489.

"1000 görüntü 2 saatten kısa sürede işlenebiliyor, bu da gelecekteki her nüfus sayımının 24 saat içinde sayılabileceği anlamına geliyor. Dolayısıyla şu anda 3-4 yaban hayatı profesyonelinin ve sayısız kişinin dahil olduğu, 3-6 hafta süren bir süreç. araştırmacılar, potansiyel olarak gece boyunca çalışan otomatik bir sistemle değiştirilebilir" dedi. söz konusu.

Yer gözlem projeleri

Landsat ve orman kaybı/parçalanması

Sensör yüklü IoT 'şeyinin' belki de en geniş tanımı, Dünya'daki değişiklikleri gözlemleyen bir uydudur. Verileri yörüngeden yer istasyonlarına ışınlayarak dünya genelindeki bilim insanlarına ve politika yapıcılara dağıtılıyor. dünya.

Landsat, bir NASA/USGS Proje, 1972'den bu yana arazi kullanımı uygulamalarına ilişkin karar vermeye yardımcı olmak amacıyla Dünya yüzeyinin yüksek çözünürlüklü multispektral görüntülerini topluyor. Landsat 1. Şu anki uydu Landsat 8, ile Landsat 9 2020 sonlarında piyasaya sürülmesi planlanıyor.

Landsat verileri serbestçeve birçok proje bunu dünya çapında orman örtüsündeki değişiklikleri araştırmak için kullandı.

Bir dönüm noktası 2013 çalışması Maryland Üniversitesi liderliğindeki Matt Hansen Google'ı kullandı Toprak Motoru Bulut platformu, 2000 ile 2012 yılları arasındaki küresel ağaç örtüsünün boyutunun yanı sıra kayıp ve kazanımları 30 metre çözünürlükte haritalandıracak. En azından bu, Earth Engine için büyük bir işti: 654.178 Landsat 7 görüntüsünden alınan 20 terapixel veri, 10.000 bilgisayarda bir milyon CPU çekirdek saati kullanılarak işlendi. Hansen, "Çalıştırdıklarında ışıklar karardı" dedi. New York Times.

Işıklar tekrar açıldığında Hansen ve diğerleri 2000 ile 2012 yılları arasında dünyada 2,3 milyon kilometrekarelik orman kaybı yaşandığını, yalnızca 0,8 milyon kilometrekarelik orman alanı kazanıldığını, 0,2 milyon kilometrekarelik alanda ise hem kayıp hem kazanç yaşandığını ortaya çıkardı.

2013 yılındaki araştırma sırasında, Brezilya yağmur ormanlarındaki kayıplar on yıldır azalıyordu, Endonezya'da ise bunun tersi geçerliydi. O zamandan beri, belgelendiği gibi Küresel Orman İzleme (A WRIHansen'in araştırma grubunun da katkıda bulunduğu, finanse edilen girişim), Brezilya'da belirgin bir artış ve Endonezya'da birincil orman kaybında çarpıcı bir düşüş görülmesiyle trend tersine döndü.

Nisan 2019 tarihli bir blog yazısında GFW, koruma altındaki Endonezya ormanlarındaki orman kaybındaki düşüşün özellikle çarpıcı olduğunu ve bunun son hükümet politikalarının başarısını yansıttığını belirtti. Ancak 2019'da bir uyarı yapıldı. El Niño yıl büyük olasılıkla kuru koşullar görülecektir ve uzun süreli yangın sezonu. Ekim 2019'da GFW şunları bildirdi: 2019'daki yangınlar 2015'ten bu yana en kötüsüydü --En son Endonezya'da El Nino hava durumu yaşandı.

GFW, yıllık brüt Tropikal ülkelerde ağaç örtüsü kaybından kaynaklanan karbondioksit emisyonları 2015 ile 2017 yılları arasında yılda ortalama 4,8 gigaton. Bu, tropik ormanların yok olduğu bir ülke olsaydı, CO2 emisyonlarında Çin ve ABD'nin ardından üçüncü sırada yer alacağı anlamına geliyordu.

Bu sorunları takip etmek için Global Forest Watch, çeşitli veri kaynaklarını etkileşimli bir çevresel erken uyarı sisteminde birleştiriyor. Bunlar arasında Maryland Üniversitesi'nin ormansızlaşma uyarıları da yer alıyor Küresel Arazi Analizi ve Keşfi (GLAD) laboratuvarı ve VIIRS Hava durumu uydularındaki kızılötesi sensörlerden gelen yangın uyarıları.

Ormansızlaşma, kalan alanların giderek daha küçük parçalara bölünmesiyle el ele gitme eğilimindedir. Parçalanma düzeyi yaban hayatını çeşitli şekillerde etkiler: Önemli türlerin minimum yaşam alanı gereksinimleri olacaktır; Geriye kalan parçalar arasındaki bağlantının azalması, yerel bir popülasyonun neslinin tükenmesi durumunda yeniden kolonileşme şansının azalması anlamına geliyor; ve kenar etkileri daha küçük parçalarda daha şiddetli olma eğilimindedir.

CubeSats

NASA'nın Landsat'ı ve ESA'nınki gibi büyük ölçekli Dünya gözlem projeleri Nöbetçi Program, nispeten uzun tekrarlama döngülerine sahip çok büyük ve çok pahalı uyduları yerleştirmektedir (örneğin, Landsat 8 durumunda 16 gün). Ölçeğin karşı ucunda ise CubeSats -- genellikle kullanıma hazır bileşenler ve açık kaynaklı yazılımlarla oluşturulmuş, küçük, ucuz uydulardan oluşan takımyıldızlar. ikincil yükler veya aracılığıyla Uluslararası Uzay istasyonu (ISS) - çok daha kısa bir döngüde yüksek çözünürlüklü görüntüler sunabilen.

Gezegen eski bir NASA bilim insanı olan kurucu ortak ve CEO Will Marshall'ın 'çevik havacılık' olarak adlandırdığı şeyin önde gelen temsilcisidir. 2010 yılında kurulan Planet, Google'ı öz sermaye paydaşları arasında sayıyor. Terra Bella'nın satın alınması ve 2017'deki SkySat takımyıldızı. Şirket şu anda 150'den fazla uydu yörüngede, 120'den fazla PlanetScope 'Doves' (10x10x30cm, 4kg, 3m çözünürlük), 15 SkySats (60x60x95cm, 110kg, 72cm çözünürlük) ve 5 RapidEye (<1m3, 150kg, 5m çözünürlük) cihazından oluşuyor. Her 90 dakikada bir kutupların etrafında dönen Gezegen takımyıldızı, her gün Dünya'nın kara yüzeyinin tamamını görüntüleyebiliyor. Haritalama, derin öğrenme, afet müdahalesi, hassas tarım ve zamansal görüntü gibi kullanım senaryolarına uygun veriler analitik.

İşte Planet'in görüntülerini belgeleyen bir örnek yasa dışı altın madenciliği Peru yağmur ormanlarında:

Sırada ne var?

Biyoçeşitlilik kaybı ve iklim değişikliğine yönelik mevcut odaklanma, korkuların en son tezahürüdür; Malthus 18. yüzyılda insan nüfusu artışı, kişi başına düşen kaynak tüketimi (özellikle gelişmiş ülkelerde) ve bunun sonucunda ortaya çıkan Doğal çevrenin bozulması gezegenin taşıma kapasitesini o kadar azaltacak ki, savaş, kıtlık, hastalık gibi kıyamet gibi sonuçlarla karşı karşıya kalacağız. nesli tükenme.

Teknoloji çoğu zaman bir potansiyel olarak öne sürülüyordüzeltmek' gibi gelişmelerin olumsuz etkileri nedeniyle, Nesnelerin İnterneti - en geniş anlamıyla - Doğal ortamın durumu hakkında zamanında ve eyleme geçirilebilir bilgi sağlayarak önemli bir rol oynamak çevre.

Arazi kullanımı değişikliklerini haritalayan dünya görüntüleme uydularından vatandaş bilim adamlarına ve tür popülasyonunu izleyen derin öğrenme algoritmalarına kadar Çalılıklardaki kaçak avcıları tespit eden akıllı kameralara, yaşam geçmişlerinin ayrıntılarını ortaya çıkaran sensör etiketli hayvanlara, ormandaki motorlu testereleri dinleyen akıllı telefonlar -- doğal dünya üzerinde iyi niyetli bir gözetim rejimi kurma potansiyeli muazzamdır.

Biyoçeşitlilik kaybı ve iklim değişikliği küresel gündemin üst sıralarına çıktıkça, işletmeler bunu fark etmeye ve bazen de harekete geçmeye başlıyor. A Oxford Üniversitesi Zooloji Bölümü tarafından yürütülen 2018 araştırması en büyük 100 şirketin neredeyse yarısının (49) 2016 Servet 500 raporlarında biyolojik çeşitlilikten bahsettiler; 31'i net taahhütlerde bulundu, ancak yalnızca 5'i 'belirli, ölçülebilir ve zamana bağlı' idi.

Bu arada iklim değişikliği konusunda Bilime Dayalı Hedefler -- arasında bir işbirliği CDP, Birleşmiş Milletler Küresel İlkeler Sözleşmesi (BMKİS), Dünya Kaynakları Enstitüsü (WRI) ve Dünya Çapında Doğa Fonu (WWF) -- 732 şirketin aldığını bildiriyor bilime dayalı iklim eylemi ve 312 bilime dayalı hedefleri onayladı (Ocak 2020 ortası itibarıyla). CDP'nin 2019'u Bir liste 179 şirketin "İklim verilerinin şeffaf ve kapsamlı bir şekilde açıklanması, iklim risklerine ilişkin kapsamlı farkındalık, Bu risklerin güçlü yönetiminin ve yönetiminin gösterilmesi ve pazar lideri en iyi uygulamaların gösterilmesi" pek çok şeyi içerir küresel markalar. (CDP aşağıdakiler için benzer listeler çalıştırır: ormanlar ve su güvenliği.)

Elbette hükümetlerin de üzerlerine düşeni yapması gerekiyor. Ocak 2020 itibarıyla, 169 Parti (dışında 196) NBSAP'leri gönderdik (Ulusal Biyoçeşitlilik Stratejileri ve Eylem Planları) BM'nin 1992 yılı kapsamında Biyolojik Çeşitlilik Sözleşmesi (CBD). UBSEP'i sunan 169 Tarafın 13'ü hariç tümü, CBD'nin 20'sini içeren 2011-2020 Biyolojik Çeşitlilik Stratejik Planını dikkate almaktadır. Aichi Biyoçeşitlilik Hedefleri. Hedef 11, biyolojik çeşitliliğin durumunu iyileştirmeyi amaçlayanlar arasında yer alıyor:

"2020'ye kadar kara ve iç suların en az yüzde 17'si ve kıyı ve deniz alanlarının, özellikle de belirli bölgelerin yüzde 10'u, Biyoçeşitlilik ve ekosistem hizmetleri açısından önemi etkin ve eşitlikçi bir şekilde yönetilen, ekolojik açıdan temsili ve iyi bağlantılı korunan alan sistemleri ve diğer etkili alan bazlı koruma önlemleri ve daha geniş peyzaj ve alanlarla bütünleştirilmesi deniz manzaraları."

NBSAP'ye sahip ülkeler listesinde yer almayan dikkate değer bir kişi, Amerika Birleşik Devletleri.

 Paris Anlaşması Aralık 2015, BM İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesini temel almaktadır (UNFCC) 'sürdürülebilir düşük karbonlu bir gelecek için gerekli eylem ve yatırımları hızlandırmak ve yoğunlaştırmak'. Temel amacı, küresel sıcaklık artışını sanayi öncesi seviyelere göre 2 santigrat derecenin oldukça altında tutmak ve 1,5 derecelik bir hedeftir. Anlaşmanın tüm taraflarının bunu yapması gerekmektedir. Ulusal Olarak Belirlenen Katkılar (NDC'ler), her beş yılda bir küresel stok sayımları yapılmaktadır. Bugüne kadar, 197 Taraftan 187'si Paris Anlaşmasını onayladı.

Devam etmeyen on kişi: Angola, Eritre, İran, Irak, Kırgızistan, Lübnan, Libya, Güney Sudan, Türkiye ve Yemen. 4 Kasım 2019'da, ABD BM'ye bildirdi 4 Kasım 2020'de yürürlüğe girecek Paris Anlaşması'ndan çekilme kararı.

Biyoçeşitlilik kaybı ve iklim değişikliğiyle mücadeleye yardımcı olacak pek çok teknoloji ve uzmanlık mevcut. Ancak bu teknoloji ve uzmanlığın dünya çapında etkili bir şekilde uygulanması, giderek acil hale gelen başka bir konudur.

Bu makaleyi PDF olarak indirin (ücretsiz kayıt gereklidir).

Ayrıca bakınız

• IoT güvenliği: BT liderleri için bir kılavuz (TechRepublic Premium)
  
• Yapay zeka iklim değişikliğiyle mücadele edebilir ancak bir sorun var: Optimizasyon otomatik olarak emisyon azaltımına eşit olmuyor (ZDNet)
• Akıllı tarım: Nesnelerin İnterneti, robot teknolojisi ve yapay zeka yüzyılın en büyük sorunlarından biriyle nasıl başa çıkıyor? (ZDNet)
• Sürücüsüz traktörler, yapay zeka ve hassas tarım bizi yaklaşmakta olan gıda krizinden nasıl kurtaracak? (TechRepublic)
• Gıdanın Geleceği (ZDNet/TechRepublic özel özelliği)
• Kanguru ve koalayı yok olmaktan kurtarabilecek 'kıyamet kasası' (CNET)