Kan KI hjelpe til med å berge naturen?

Blir du litt skeptisk når du hører at KI tilsynelatende skal steppe inn som en forutsigbar og overdrevent entusiastisk superhelt og redde naturen? Det trenger du nok ikke være.

Nylig kom Royal Botanic Gardens i Kew ut med en tilstandsrapport for verdens planter og sopp. I denne undersøker de hva digitalisering og KI gjør med botanikk og naturforvaltning. Rapporten har bidrag fra 400 forskere i 40 land – blant dem fra NTNU.

James Speed. Foto: Kamal Hossain VIS MER

– I flere hundre år har naturforskere samlet inn planter og sopp, presset og tørket dem, så de kunne bevares for framtiden i herbarium verden over. De siste årene har stadig flere av disse blitt fotografert og gjort tilgjengelig på nett.

Det forteller James Speed, professor i planteøkologi ved Vitenskapsmuseet på NTNU, og en av bidragsyterne til rapporten.

– I dag er totalt over 145 millioner preparater av planter og sopp digitalisert på verdensbasis, fra over 170 institusjoner i 40 land. Det åpner helt nye muligheter for forskning.

• Les også: Museumsskattene som aldri blir stilt ut

Gjorde 20 års arbeid på én uke

– Det som er så spennende er at vi tar samlinger som har eksistert i århundrer, kombinerer dem med maskinlæring og KI-teknologier som knapt er fem år gamle og slik kan besvare store, viktige spørsmål om naturen.

Det forteller David Williamson, forsker i maskinlæring for naturhistorie ved Vitenskapsmuseet på NTNU.

– Maskiner kan ikke gjøre biologenes jobb, men de kan hjelpe ekspertene å analysere datasett som tidligere ville tatt et helt liv, sier Williamson.

David Williamson. Foto: Lucas Geisler VIS MER

Sammen med James Speed og botanikere fra herbariet i Trondheim trente han en maskinlæringsmodell til å gjenkjenne om planter er i blomst på digitaliserte herbariumspreparater. Modellen ble brukt på åtte millioner bevarte preparater samlet inn fra hele verden – til sammen 200 000 arter.

– Til sammenlikning brukte maskinen her én uke på noe som ville tatt et menneske ca. 40 000 timer, sier Williamson.

For å sette tallet i perspektiv er 40 000 timer ca. 20 arbeidsår.

Endringer i tropene overrasket forskerne

– Disse analysene viste at blomstringstidspunktet globalt har forskjøvet seg i gjennomsnitt med 2,5 dager per tiår det siste århundre, sier Speed.

Blomstringen er forskjøvet både tidligere og seinere, og forskjellene er størst i tropiske områder.

– Vi vet at temperaturøkning som følge av klimaendringer er størst langt nord, så vi ble overrasket over at de mest dramatiske endringene i blomstring var i tropene, forklarer Speed.

– Men i tropene er blomstring mer knyttet til nedbør, og i et klima i endring kan regntiden komme tidligere, senere – eller utebli helt.

Eric Rakotoniaina under arbeidet med å digitalisere samlingen ved Kew Madagascar. Foto: Jeff Eden VIS MER

Når blomstringstidspunktet endres, kan det oppstå misforhold mellom blomstring og pollinerende insekter. Det kan igjen få ringvirkninger, for eksempel for insektspisende fugler og matproduksjon.

– Vi skal undersøke disse konsekvensene nærmere i et nytt prosjekt, finansiert av Norges forskningsråd, sier Speed.

Men effektene av klimaendringer på blomstring er bare ett av spørsmålene digitale herbariumspreparater kan besvare. De samme metodene kan brukes i kampen mot arters utryddelse.

Verktøy i kampen mot utryddelse

Millioner av planter og sopp er fremdeles ukjent for vitenskapen, samtidig som arters utryddelse og klimaendringer akselererer. Arter forsvinner raskere enn forskere rekker å kartlegge dem.

Sopp er grunnlaget for nesten alt liv på jorda, men mer enn 90 prosent av sopparter er fortsatt ukjent for vitenskapen. Samtidig er bare 1000 plantearter offisielt erklært utryddet, selv om det faktiske tallet sannsynligvis er mye høyere.

KI og maskinlæring kan ikke løse disse problemene, men gir forskere kartleggingsverktøy de aldri har hatt før.

Ved å gjøre millioner av gamle herbariumspreparater søkbare og maskinlesbare kan man nå kartlegge hvilke deler av verden og artsgrupper vi vet for lite om og prioritere feltarbeid der det trengs mest.

Statistiske modeller kan dessuten beregne sannsynligheten for at en art er utryddet, framfor at den bare ikke er gjenfunnet. KI kan gjenkjenne ukjente arter i digitaliserte samlinger og flagge dem for ekspertene, slik at navngiving går raskere.

KI kan hjelpe med mye straks samlingene er digitalisert. Men det gjelder foreløpig under 16 prosent av verdens herbariumspreparater. Her fra Kew. Foto: Jeff Eden VIS MER

– Eksperter må fortsatt sjekke at navnene er korrekte. Men, med mindre tid brukt på å identifisere de mer vanlige 90 prosent av artene, kan mer tid brukes til å beskrive ukjente arter og til å gjøre noe for å bevare truede arter, sier Martin Cheek, forsker og taksonomist ved Royal Botanic Gardens i Kew.

• Les også: Derfor sliter biene i Norge

Maskiner trenger mennesker

Før vi lar oss rive fullstendig med av teknologioptimisme er det verdt å ta innover seg at under 16 prosent av verdens herbariumspreparater er digitalt tilgjengelige. De største hullene finnes i land med rik biodiversitet, der samlingene er underbemannet, underdokumentert og ikke koblet til globale databaser.

– Selv om KI er et nyttig verktøy for forskere, tenker den ikke for oss. Modellene våre er bare så gode som dataene de er trent på, sier Williamson.

– Eksperter må være involvert i alle steg – fra å stille de riktige forskningsspørsmålene til å validere modellutformingen og tolke resultatene, sier Williamson.

Han legger til at nye teknologier kun understreker viktigheten av jobben som gjøres av mennesker i museumssamlinger.