Dünyanın En Yalnız Ağacı: Sikad

Dünyanın en yalnız ağacı olarak bilinen sikad ağacı (Encephalartos woodii), yapay zeka teknolojilerinin yardımıyla yakında bir eş bulma umudunu taşımaktadır. Bu tür, şimdiye kadar vahşi doğada yalnızca tek bir erkek örneği keşfedilmiştir.

1895 Yılında Keşfedildi

Botanikçi John Medley Wood, 1895 yılında bu eşsiz bitkiyi Güney Afrika’nın KwaZulu-Natal eyaletindeki Ngoye Orman Rezervi‘nde bulmuştur. Sikadlar, ilkel bir tohumlu bitki türü olarak, dinozorların Dünya’da dolaşmaya başlamasından önce ortaya çıkmıştır. Günümüzde ise bilim insanları, sikad türüne yapay zeka yardımıyla bir eş arayışında bulunmaktadır.

Yapay Zeka ile Tanımlama Çalışmaları

İngiltere’deki Southampton Üniversitesi‘nde araştırma görevlisi olan Laura Cinti, “Projemizin yapay zeka kullanma yaklaşımı, yukarıdan bakıldığında palmiye ağaçlarına benzeyen sikadların görsel olarak tanımlanmasına odaklanıyor.” diyerek projenin amacını ifade etti.

Görüntü Tanıma Algoritmalarının Geliştirilmesi

Cinti, “Başlangıçta, palmiye ağaçlarını saymak için palmiye yağı endüstrisinde yaygın olarak kullanılan algılama modellerini benimsedik. Ancak, bu modelleri sikadların eşsiz şekline ve özel bakış açımıza göre optimize etmek için kendi görüntü tanıma algoritmalarımızı geliştirdik.” şeklinde bilgi verdi.

Geniş Ölçekli Görüntü Toplama

2022 ve 2024 yılları arasında gerçekleştirilen araştırmalarda, 10.000 dönümlük (4.000 hektar) Ngoye Ormanı’nın 195 dönümünden (79 hektar) binlerce görüntü elde edilmiştir. Drone kameraları, sikadların benzersiz spektral imzasını tanımlamak amacıyla beş farklı dalga boyunda görüntüler yakalamıştır. Bu sayede sikadların çevredeki diğer ağaçlardan ayrılmasını sağlamak hedeflenmektedir.

Synthetic Haritalar ile Yapay Zeka Geliştirme

Cinti, yapay zeka sisteminin sikadları tanıma yeteneğini artırmak için çeşitli ortamlarda sentetik haritalar oluşturulduğunu belirtmiştir. Ayrıca, diğer bilim insanları tarafından gerçekleştirilen önceki araştırmaların sonuçsuz kaldığına dikkat çekmiştir.

YOLOv8 ile Görüntü Analizi

Araştırmacılar, binlerce görüntüyü, görüntü tanıma görevlerinde kullanılan bir bilgisayar görme modeli olan YOLOv8‘de çalıştırmıştır. Model, çeşitli sikad türlerinin fotoğraflarını kullanarak eğitilmiş ve hedeflerinin yukarıdan nasıl görünebileceğini programa öğretmek için bu fotoğraflar dijital olarak oluşturulmuş kanopilere yerleştirilmiştir.

Zorluklar ve Gelecek Planları

Engebeli arazi ve bulut örtüsü, görüntülerin analizini daha da zorlaştırsa da, araştırmacıların yapay zeka modelini iyileştirmeye devam etmeyi planladıkları ifade edilmiştir.