Ribbit - تطبيق ويب للتعرف الآلي على أنواع حيوانات الأنوران وتصنيفها

الحل الكامل
ضفدع شجر غرناطة الجديد المتقاطع النطاقات (Smilisca phaeota) ينام على ورقة في منطقة تشوكو الكولومبية
Juliana Gómez Consuegra

تطبيق Ribbit هو تطبيق ويب لعلوم المواطن يستخدم التعلم الآلي لنقل عدد قليل من اللقطات لتسجيل وتحديد وتصنيف نداءات الضفادع والضفادع وتصنيفها، مما يساهم في توفير بيانات من مصادر جماعية للمرفق العالمي لمعلومات التنوع البيولوجي(GBIF) لمعالجة الثغرات في البيانات، خاصة في جنوب الكرة الأرضية. توفر تطبيقات تحديد الهوية إمكانات كبيرة للرصد التلقائي للتنوع البيولوجي في الموقع (الشراكة العالمية للذكاء الاصطناعي، 2022؛ تويا وآخرون، 2022؛ نييتو مورا وآخرون، 2023). يركز تطبيقنا على حيوانات الأنوران، حيث أنها مؤشرات حاسمة للنظام البيئي(Estes-Zumpf وآخرون، 2022)، مع وجود أكثر من 40% من الأنواع المعرضة لخطر الانقراض، كما أن أصواتها الفريدة مثالية للتعرف الصوتي. كشف مختبرو الإصدار التجريبي عن قدرة التطبيق على المساهمة بالبيانات في GBIF مع تمكين العلماء المواطنين من المشاركة في المراقبة البيئية. من خلال إنشاء منصة مفتوحة للوصول المفتوح لتصنيف بيانات التنوع البيولوجي، يمكّن تطبيق Ribbit منظمات الحفاظ على البيئة من وضع استراتيجيات لحماية المجموعات المعرضة للخطر والحفاظ على النظم البيئية الحرجة.

آخر تحديث 10 Oct 2025
83 المشاهدات
جائزة التكنولوجيا من أجل الطبيعة
فئة الجائزة
الحفاظ على الأنواع المهددة بالانقراض
نوع التقنية
البرمجيات
التقنيات ذات الصلة
المراقبة الصوتية
حلول البرمجيات بما في ذلك تطبيقات الهواتف الذكية
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
مشاركة البيانات والمعلومات
وصف التكنولوجيا

بدأ مشروعنا في أغسطس 2024. واستخدمنا مجموعتي بيانات صوتية موسومة من أصوات iNaturalist و Anuraset لتدريب نموذج تعلّم آلي لتصنيف حيوانات الأنوران (الضفادع والضفادع) بناءً على التسجيلات الصوتية لنداء الأنواع. احتوت كلتا مجموعتي البيانات على بيانات موزعة بشكل غير طبيعي، أي حالات قليلة من حيوانات الأنوران النادرة أو المهددة بالانقراض. ولمراعاة هذا الشذوذ وضمان حصول النموذج على بيانات كافية لتحديد هذه الأنواع النادرة والمهددة بالانقراض بشكل صحيح، وهو أمر بالغ الأهمية لتحقيق الهدف 4 من أهداف المنتدى العالمي للطبيعة (GBF)، قمنا بزيادة بياناتنا باستخدام نداءات غير الأنورانيات، مثل نداءات الخفافيش أو الصراصير، والتي تختلف في تواترها عن نداءات الأنورانيات، وذلك باستخدام نظام iNaturalist. باستخدام مجموعة البيانات المعززة الجديدة الخاصة بنا، قمنا بتطبيق التعلّم التناقلي قليل التردد(Ghani et al. (2023)). على وجه التحديد، استخدمنا نموذج Birdnet (نموذج EfficientNet B1 المدرب مسبقًا) لتوليد تضمينات لأنواع الأنوران، وقمنا بضبط النموذج باستخدام السبر الخطي لبياناتنا. حدد نموذجنا 71 نوعًا من الأنورانات، بما في ذلك الأنواع المعرضة للخطر مثل ضفدع الجرس الجنوبي الأسترالي Ranoidea raniformis، بدقة 91% في أفضل 5 أنواع تم تحديدها بدقة أعلى 5 أنواع و72% دقة أعلى 1 في أفضل 1 أنواع تم تحديدها على الأرجح، وكان هذا الأداء مماثلًا لأداء Ghani et al.خط الأساس على بيانات الضفادع في أبحاثهم في مجال التعلم بنقل الصوتيات الحيوية. تم إطلاق تطبيقنا على الويب Ribbit في ديسمبر 2024، باستخدام هذا النموذج الأفضل أداء، وكانت ردود فعل المستخدمين إيجابية إلى حد كبير، حيث أظهرت الاختبارات أن الأنواع المسجلة كانت في أغلب الأحيان ضمن أفضل 1 أنواع. مشروعنا فريد من نوعه من حيث أنه أول تطبيق يركز على علم المواطن الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي للتعرف على الضفادع.

الجهات المانحة والتمويل

كلية الإعلام بجامعة كاليفورنيا في بيركلي

السياق
التحديات التي تمت مواجهتها
فقدان التنوع البيولوجي
الأنواع الغازية
نقص الوعي لدى الجمهور وصناع القرار
ضعف المراقبة والإنفاذ

يعالج تطبيق Ribbit التحديات البيئية والاجتماعية والاقتصادية الحرجة في رصد التنوع البيولوجي. بيئيًا، يعالج التطبيق الثغرات في جمع البيانات (الهدف 14 من أهداف المنتدى العالمي للتنوع البيولوجي)، لا سيما في جنوب الكرة الأرضية. فمع وجود أكثر من 40٪ من أنواع الحوريات المعرضة لخطر الانقراض(Estes-Zumpf وآخرون، 2022)، تفشل طرق الرصد التقليدية في التقاط صحة النظام البيئي الشامل وتغيرات التنوع البيولوجي.

من الناحية الاجتماعية، تعمل Ribbit على إضفاء الطابع الديمقراطي على البحث العلمي من خلال توفير أدوات مراقبة بيئية يسهل الوصول إليها للعلماء المواطنين. من خلال تمكين المواطنين العلماء، يكسر التطبيق الحواجز بين البحث المهني والمشاركة المجتمعية، مما يخلق فرص مشاركة هادفة للأفراد للمساهمة في أبحاث التنوع البيولوجي.

ومن الناحية الاقتصادية، يوفر التطبيق بديلاً فعالاً من حيث التكلفة لطرق الرصد التقليدية كثيفة الاستخدام للموارد. ويستفيد تطبيق Ribbit من جمع البيانات بالاستعانة بمصادر خارجية من الجمهور والتعلم الآلي المتقدم، مما يقلل من تكاليف البحث، مع توسيع قدرات جمع البيانات للباحثين ومنظمات الحفاظ على البيئة.

نطاق التنفيذ
عالمي
النظم الإيكولوجية
الحراجة الزراعية
أرض زراعية
البستان
المراعي/المراعي
الغابات المعتدلة النفضية
غابة معتدلة دائمة الخضرة
الغابات الاستوائية النفضية
غابة استوائية دائمة الخضرة
حوض سباحة، بحيرة، بركة
نهر، مجرى مائي
الأراضي الرطبة (المستنقعات والمستنقعات والأراضي الخثية)
المراعي المعتدلة، السافانا، الشجيرات
المراعي الاستوائية، السافانا، الشجيرات
التنمية على مستوى المنطقة
المباني والمرافق
البنية التحتية والشبكات والممرات المتصلة
أسطح خضراء/جدران خضراء
المساحات الخضراء (المتنزهات والحدائق والغابات الحضرية)
الأراضي الرطبة الحضرية
الموضوع
تعميم مراعاة التنوع البيولوجي
الأنواع الغريبة الغازية
التوعية والاتصالات
التكنولوجيا من أجل الحفاظ على الطبيعة
الموقع
شرق وجنوب أفريقيا
الكاريبي
أمريكا الوسطى
أمريكا الجنوبية
أمريكا الشمالية
شمال ووسط آسيا الشمالية والوسطى
غرب آسيا، الشرق الأوسط
جنوب شرق آسيا
جنوب آسيا
شرق آسيا
غرب وجنوب أوروبا
شمال أوروبا
أوروبا الشرقية
أوقيانوسيا
العملية
ملخص العملية

وبما أن الحد من فقدان التنوع البيولوجي هو هدفنا الأساسي، فإن لبنات البناء الأخرى تدعم هذا الجهد بشكل استراتيجي. يعالج نهج علم المواطن تحديات التنوع البيولوجي بشكل مباشر من خلال إنشاء آلية شاملة لجمع البيانات التي تسد الثغرات المعرفية الحرجة. ومن خلال التكنولوجيا المبتكرة، يحول المشروع المساهمات الفردية إلى مورد علمي قوي للرصد البيئي.

ويقودعلم المواطن ومشاركة المجتمع المحلي عملية جمع البيانات، ويربط المشاركين المحليين بجهود الحفظ العالمية. يعمل مشروع ريبيت كأداة تعليمية على تمكين المواطنين من التحول من مراقبين سلبيين إلى مشرفين بيئيين فاعلين. كما أن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات التي يتم جمعها في التطبيق بمثابة البنية التحتية الهامة التي تزيد من تأثير المشروع. من خلال جعل البحث العلمي متاحًا وتشاركيًا، يكسر الحل الحواجز التقليدية بين الباحثين المحترفين وأفراد المجتمع. يضمن نهج الوصول المفتوح هذا إمكانية استخدام البيانات التي تم جمعها من قبل منظمات الحفاظ على البيئة والباحثين وصانعي السياسات، مما يخلق مسارًا مباشرًا من مراقبة المواطنين إلى العمل البيئي الهادف.

اللبنات الأساسية
إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات

يمثل نهج Ribbit لإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات عملية منسقة بعناية للمساهمة العلمية التي يقودها المواطنون. من خلال الاستفادة من مجموعات البيانات العامة الحالية من أصوات iNaturalist و Anuraset، يؤسس التطبيق أساسًا قويًا لرصد التنوع البيولوجي الصوتي. وتوفر مجموعات البيانات الأولية هذه خط أساس شامل لتدريب التعلم الآلي، مما يضمن نماذج أولية عالية الجودة لتحديد هوية كائنات الأنوراس.

وتتجاوز استراتيجية التطبيق المبتكرة لجمع البيانات مجرد جمع المعلومات، حيث يتم تنفيذ عملية صارمة لمراقبة الجودة للبيانات التي يساهم بها المستخدم. سيخضع كل تسجيل يقدمه المواطنون لعملية تحقق دقيقة قبل المساهمة المحتملة في المرفق العالمي لمعلومات التنوع البيولوجي (GBIF). هذا النهج يحول عملية جمع البيانات السلبية إلى عملية علمية تعاونية نشطة وتعاونية حيث يمكن للمواطنين المساهمة بشكل هادف في أبحاث الحفظ، ومعالجة الهدف 14 من المرفق العالمي لمعلومات التنوع البيولوجي "دمج التنوع البيولوجي في عملية صنع القرار على كل المستويات".

والأهم من ذلك، يحافظ ريبيت على بروتوكولات صارمة لخصوصية البيانات وحمايتها. وإدراكًا للطبيعة الحساسة للبيانات البيئية، لا سيما فيما يتعلق بالأنواع النادرة ومعلومات الموقع الدقيقة، يطبق التطبيق آليات صارمة لموافقة المستخدم. لن تتم مشاركة بيانات المستخدم أو توزيعها دون موافقة صريحة ومستنيرة من المساهم، مما يحمي كلاً من الموضوعات البيئية وخصوصية المواطنين العلماء.

عوامل التمكين

  • تقنية يسهل الوصول إليها: يعمل تطبيق الويب على أجهزة سطح المكتب والأجهزة المحمولة، ويمكن للمستخدمين تحميل بياناتهم في حالة عدم توفر الإنترنت.
  • آليات قوية لمراقبة الجودة: تقييم متقدم لتسجيلات الجودة العلمية.
  • الحوكمة الأخلاقية للبيانات: إعطاء الأولوية لخصوصية المستخدم والحساسية البيئية.
  • إعادة التدريب الدوري للنموذج: يتم تحديث النموذج كل ستة أشهر، مع إجراء التدريب على الأنواع الجديدة التي يتم دمجها في التطبيق والتحقق من صحتها من قبل الشارحين.
الدرس المستفاد

عندما بدأنا هذا المشروع، كنا على دراية بالفجوة في بيانات التنوع البيولوجي لحشرات الأنورا في جنوب الكرة الأرضية. ومع ذلك، فوجئنا أنه بينما كنا نحاول زيادة إمكانية الوصول إلى تطبيقنا وإضافة بيانات نوعية، كانت هناك فجوة في التمثيل اللغوي. حالياً، يتوفر مشروعنا بأربع لغات (الإنجليزية والإسبانية والبرتغالية والعربية)، مما يزيد من إمكانية الوصول. لقد استخدمنا واجهة برمجة تطبيقات ويكيبيديا للحصول على معلومات عامة حول أنواعنا بهذه اللغات الأربع، ولاحظنا أنه في حين كانت هناك وفرة في البيانات باللغة الإنجليزية والعربية، كانت المعلومات المتاحة قليلة باللغة الإسبانية وأكثر قلة في البرتغالية. لذلك، نتصور أن التحدي المستقبلي سيشمل إشراك علماء متنوعين، مثل العلماء الناطقين بالإسبانية والبرتغالية، لتقليل "فجوة بيانات ويكيبيديا". ستكون معالجة هذه الفجوة عملًا حاسمًا في زيادة دمقرطة حلنا وزيادة إمكانية الوصول إليه.

علم المواطن والمشاركة المجتمعية

وقد ثبت أن تطبيقات علم المواطن تساعد في مراقبة التنوع البيولوجي مع إشراك عشاق الطبيعة(كالاهان وآخرون، 2019). على سبيل المثال، يسمح تطبيق FrogID، وهو تطبيق من قبل المتحف الأسترالي، للمستخدمين بتسجيل مكالمات الضفادع التي يتم التحقق من هويتها من قبل مدققين بشريين. وقد نشر تطبيق FrogID حتى الآن أوراقًا بحثية تتعلق برصد الأنواع الغازية(رولي وكالاغان، 2023)، وإبلاغ تقييمات القائمة الحمراء للاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة والموارد الطبيعية(غالاغر وآخرون، 2024)، وتقييم آثار الحرائق (ميتشل وآخرون، 2023)، وفهم آثار التحضر(كالاغان وآخرون، 2020)، ودراسة سلوك نداء الضفادع(ليو وآخرون، 2022). هدفنا هو تحقيق نتائج مماثلة مع ضفدع الريبوت، مع أنواع من الضفادع في جميع أنحاء العالم، وفي إطار زمني أقصر. حتى الآن، لدى فريق FrogID أكثر من 18,000 مكالمة متراكمة من المكالمات المتراكمة لدى فريق FrogID، والتي يمكن تقليلها بشكل كبير مع تطبيقنا، حيث يتم تقليل وقت المعالجة بشكل كبير مع تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي.

خلال الجولة الأولى من الاختبار التجريبي لتطبيقنا، قدم 50 مستخدمًا تسجيلات للتعرف على الهوية. وكانت ردود فعلهم إيجابية: فقد أشار خبراء في هذا المجال إلى أن الأنواع التي سجلوها تتطابق مع الأنواع التي تنبأ بها تطبيق Ribbit، واستمتع عشاق الطبيعة بميزة "ضفدع اليوم" التي تعرفهم على نوع جديد من حيوانات الأنوران أو تسمح لهم بإعادة التعرف على حيوانات الأنوران المألوفة من خلال الاسم والنطق الأكثر شيوعًا للأنواع (هدف GBF 11).

عوامل التمكين
  • سهولة الاستخدام: من خلال تحليل الملاحظات الواردة من المستخدمين، قمنا بالتكرار لتحسين تجربة المستخدم وسهولة الوصول إليه.
  • الإلمام بتطبيقات علم المواطن البيئي الراسخة: من خلال استخدام تطبيقات FrogID وMerlin وEbird وiNaturalist كمراجع، قمنا بمحاكاة ميزات التطبيق الرئيسية لبدء الاستخدام السريع للمستخدمين الجدد.
  • بالنسبة لأولئك المستخدمين الذين لم يسبق لهم أي تجربة مع تطبيقات علوم المواطن، ركزنا على جعل التطبيق سهل الاستخدام قدر الإمكان. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن قسم الأسئلة الشائعة لدينا نصائح حول "كيفية استخدام الضفادع"، بما في ذلك مكان ووقت العثور على الأنواع التي تنادي على الضفادع.
الدرس المستفاد
  • من الصعب تحقيق التوازن بين مختلف أنواع المستخدمين. فبينما كان العلماء يؤيدون استخدام الأسماء العلمية، لم يرتبط عشاق الطبيعة بهذه الأسماء وفضلوا الأسماء الشائعة. ومع ذلك، فقد ثبت أن الحصول على الأسماء الشائعة لجميع أنواعنا باللغات الأربع يمثل تحديًا. وهذه فرصة أخرى للتطوير: التعهيد الجماعي للأسماء الشائعة حول العالم.
  • في المستقبل، نرغب أيضًا في إنشاء المزيد من المحتوى المرئي، من أجل توجيه المستخدمين الذين يرغبون في استخدام التطبيق ولكنهم ليسوا متأكدين من كيفية القيام بذلك؛ يتضمن هذا المحتوى ما يجب تضمينه في قسم الملاحظات الاختيارية في التطبيق، وكيفية التحقق مما إذا كان الضفدع الذي يقترحه التطبيق هو الضفدع الذي يراه المستخدم، وغيرها.

التخفيف من فقدان التنوع البيولوجي

إن الحفاظ على النظم الإيكولوجية أمر أساسي للحد من تغير المناخ، والحفاظ على خدمات النظم الإيكولوجية (الهدف 11 من أهداف المنتدى البيئي العالمي)، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بأكثر من 50% من الناتج المحلي الإجمالي العالمي. ويواجه أكثر من مليون نوع خطر الانقراض في هذا القرن؛ ومع ذلك، فإن اختيار المناطق التي يجب الحفاظ عليها يمثل تحديًا في ظل فجوة البيانات الحالية، والتي تنحاز إلى الملاحظات في شمال العالم. إن زيادة كمية بيانات التنوع البيولوجي في جنوب الكرة الأرضية أمر بالغ الأهمية في الحفاظ على الأنواع المهددة بالانقراض، والتي توجد بكثافة عالية في مناطق التنوع البيولوجي الساخنة في جنوب الكرة الأرضية. تُعد البرمائيات مثالية للتعرف الصوتي على البرمائيات بسبب تنوع أصواتها وهي مؤشرات حاسمة للنظام البيئي(Estes-Zumpf وآخرون، 2022)، حيث أن أكثر من 40% من الأنواع معرضة لخطر الانقراض(كانياس وآخرون، 2023). من شأن زيادة البيانات المصنفة لأكثر من 7,000 نوع من البرمائيات في جميع أنحاء العالم أن يعزز جهود الحفظ ويقلل من الفجوات المعرفية في النظم البيئية المعرضة للخطر. من خلال استخدام منصة علم المواطن للمساعدة في التخفيف من فقدان التنوع البيولوجي، فإننا نساعد في إنشاء الإشراف البيئي المحلي على هذه الموائل الحرجة (الهدف 20 من أهداف المنتدى العالمي لحماية البيئة البحرية).

وقد أظهرت تطبيقات المواطن الأخرى إمكانات علم المواطن في التخفيف من فقدان التنوع البيولوجي، حيث يضم مشروع eBird، وهو أكبر مشروع لعلوم المواطن المتعلقة بالتنوع البيولوجي، 100 مليون ملاحظة للطيور من المستخدمين حول العالم. وتساعد هذه الملاحظات على "توثيق توزيع الطيور ووفرتها واستخدامها للموائل واتجاهات الطيور من خلال قائمة الأنواع المجمّعة، في إطار علمي بسيط".(سانشيز كلافيخو وآخرون، 2024).

كما أثبت تطبيق iNaturalist، وهو تطبيق آخر من تطبيقات علم المواطن، يستخدم خوارزميات الرؤية الحاسوبية لتحديد الأنواع، نجاحه في التخفيف من فقدان التنوع البيولوجي. حتى الآن، يحتوي التطبيق على أكثر من 200,000,000,000 ملاحظة مع 6 ملايين ملاحظة شهريًا على مستوى العالم. على تطبيق iNaturalist، تتم مشاركة الملاحظات البحثية مع GBIF، الذي يستخدم بدوره تلك المعرفة لاتخاذ القرارات المتعلقة بالسياسات والبحوث وبناء المجتمع(GBIF، 2023).

في الوقت الحالي، يحدد تطبيقنا 71 نوعًا من الضفادع والضفادع في جميع أنحاء العالم. على الرغم من أن العديد منها تم تحديده على أنه الأقل إثارة للقلق (LC) في إطار الاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة، إلا أن لدينا نوعًا واحدًا مهددًا بالانقراض من قبل الاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة، وهو ضفدع الجرس الجنوبي(Ranoidea raniformis). هذا النقص في الأنواع المهددة بالانقراض، يؤكد الحاجة إلى مشاركة ممارسين متنوعين في الرصد البيئي الصوتي الحيوي. يمكن لزيادة نقاط البيانات حول الأنواع المهددة بالانقراض أن تفيد في اتخاذ القرارات المتعلقة بالسياسات باستخدام الرؤى المستندة إلى البيانات. وستشكل المجتمعات المحلية والشعوب الأصلية رصيداً رئيسياً في زيادة عدد الأنواع المدرجة في التطبيق، حيث تتيح لنا معارفهم المحلية تتبع الأنواع في المناطق النائية.

عوامل التمكين
  • سد الثغرات في البيانات: الحصول على المزيد من البيانات من المواطنين العلماء، لا سيما من المجتمعات المحلية والشعوب الأصلية.
  • تمكين الإشراف البيئي: إتاحة الوصول إلى مجموعة متنوعة من المستخدمين.
الدرس المستفاد

وضعنا في البداية هدفًا لتقليل الفجوات في البيانات في جنوب الكرة الأرضية. ومع ذلك، فقد ثبت أن الوصول إلى عدد كافٍ من المكالمات للأنواع النادرة والخفية والمهددة بالانقراض في جنوب الكرة الأرضية لتدريب نموذجنا كان أمراً صعباً. لذلك، ولتحسين أداء النموذج، حوّلنا اهتمامنا إلى أكبر عدد ممكن من الأنواع في جميع أنحاء العالم. سيؤدي إشراك المستخدمين في جميع أنحاء العالم إلى المزيد من التسجيلات في المناطق التي تفتقر إلى البيانات مثل الجنوب العالمي، مما يسمح لنا بإعادة تدريب نموذجنا في المستقبل مع زيادة البيانات عن الأنواع المهددة بالانقراض والنادرة والخفية.

تتماشى مشاركة المستخدمين هذه تمامًا مع العديد من الأهداف، وأكثرها وضوحًا هو الهدف 20 من أهداف المنتدى العالمي للتنوع البيولوجي: تعزيز بناء القدرات ونقل التكنولوجيا والتعاون العلمي والتقني من أجل التنوع البيولوجي. لكن هناك أهداف أخرى أساسية في هذه اللبنة الأساسية: من خلال زيادة نقاط البيانات، سنتمكن من تحديد الأنواع الغريبة الغازية، وهو ما يتماشى مع الهدف 6 من المنتدى العالمي للتنوع البيولوجي، بالإضافة إلى حماية الأنواع البرية من الاتجار غير المشروع، من خلال حجب موقعها عن المستخدمين. وهذا يتماشى مع الهدف 5 من المنتدى العالمي للأغذية والزراعة الذي يسعى إلى"ضمان الحصاد المستدام والآمن والقانوني للأنواع البرية والاتجار بها".

أدوات التعليم

البرمائيات مهددة أكثر من غيرها وتتناقص بسرعة أكبر من الطيور أو الثدييات. تتناقص أعداد البرمائيات بسبب عوامل متعددة، مثل تغير المناخ، وفطر الكيتريد، وعوامل بشرية أخرى مثل الاتجار بالأنواع. ومع ذلك، لا شك أن مستوى التهديد الذي تتعرض له البرمائيات أقل من الواقع لأن 1294 نوعًا (22.5%) غير معروف بشكل كافٍ لتقييمه، مقارنة بـ 78 نوعًا فقط من الطيور (0.8%)(ستيوارت وآخرون، 2004).

يؤكد هذا العجز المعرفي على الأهمية الحيوية للأدوات التعليمية مثل ريبيت في إضفاء الطابع الديمقراطي على البحث العلمي. فمن خلال خفض الحواجز أمام الرصد البيئي، تحول تطبيقات مثل Ribbit المراقبين السلبيين إلى مشاركين نشطين في مجال الحفظ. تُمكّن التقنيات التعليمية العلماء المواطنين من المساهمة بشكل مباشر في فهم وحماية النظم الإيكولوجية المعرضة للخطر، ومعالجة القيود البحثية الحرجة من خلال توسيع نطاق جمع البيانات في المناطق التي لم تخضع للبحث الكافي.

تعمل هذه المنصات المبتكرة على زيادة الوعي العام بتحديات التنوع البيولوجي مع توفير مسارات يسهل الوصول إليها للمشاركة العلمية. وعلى عكس التطبيقات التي تركز على الطيور ذات البنى التحتية البحثية الراسخة، تفتقر تطبيقات الحفاظ على طيور الأنورا إلى منصات شاملة لعلوم المواطن. يسدّ تطبيق Ribbit هذه الفجوة الحرجة من خلال تمكين الأفراد من أن يصبحوا مساهمين أساسيين في أبحاث البرمائيات، مما يؤدي إلى سد النقص في البيانات ودعم جهود الحفاظ على البيئة العالمية من خلال الإشراف البيئي التعاوني المدعوم بالتكنولوجيا. وهو أول تطبيق يتضمن معلومات عن أكثر من 800 نوع من البرمائيات بأربع لغات، بما في ذلك نوع النداء والصورة ومعلومات عن اتفاقية سايتس (ما إذا كانت الأنواع متداولة أو مستخدمة لأغراض تجارية، ويتناول الهدفين 5 و9 من أهداف المنتدى العالمي لحماية البيئة البحرية)، وحالة الاتحاد الدولي لحفظ الطبيعة (ما إذا كانت الأنواع مهددة بالانقراض، ويتناول الهدف 4 من أهداف المنتدى العالمي لحماية البيئة البحرية) ومعلومات عامة عن سلوك الحيوان وتكاثره.

عوامل التمكين
  • الخبرة في الموضوع: عملت إحدى عضوات فريقنا (جوليانا غوميز كونسويغرا) عن كثب مع خبراء آخرين كانوا يبحثون في فطر الكيتريد.
  • إنشاء تطبيق ويب يسهل الوصول إليه: يسمح التصميم البديهي لتطبيق الويب للمراقبين الأقل خبرة بالمشاركة والتعلم.
الدرس المستفاد

في حين أن الهدف هو تثقيف عشاق الطبيعة، فإننا نريد تجنب زيادة الاتجار بالأنواع. لهذا السبب، قررنا عدم السماح للمستخدمين بالوصول إلى بيانات بعضهم البعض. وبهذه الطريقة، لن يكون موقع الأنواع المهددة بالانقراض مرئيًا للمتاجرين على التطبيق. يمكن للمستخدمين الوصول إلى بياناتهم الخاصة فقط. بمجرد مشاركة البيانات مع GBIF، يتم إخفاء البيانات، بحيث لا يتم الكشف عن الموقع الدقيق للضفدع أو المستخدم لعامة الناس. وبهذه الطريقة، نضمن أن يكون تطبيقنا مسؤولاً بيئياً.

التأثيرات

يُظهر ريبيت تأثيرات إيجابية في المجالات البيئية والاجتماعية والاقتصادية. بيئيًا، تم تدريب نموذج Ribbit على 71 نوعًا متميزًا من حيوانات الأنوران، مما أدى إلى إنشاء أداة شاملة لرصد مجموعات البرمائيات المهددة بالانقراض. وقد نجح الاختبار التجريبي في تسجيل وتصنيف 16 نوعًا متميزًا من حيوانات الأنوران، حيث حدد النموذج بدقة الأنواع في أفضل 5 أنواع من أكثر 5 أنواع مطابقة بنسبة 91% من الوقت، وهو ما يمكن مقارنته بحلول التعلم التناقلي الأخرى في مجال الصوتيات الحيوية (غاني وآخرون، 2023). وباستخدام مجموعة بيانات تضم حوالي 67,000 مكالمة فريدة من نوعها من الأنورا، يتيح Ribbit تحديد التحولات المحتملة في الموائل والتغيرات السكانية في المناطق التي لم تتم دراستها بشكل كافٍ.

من الناحية الاجتماعية، أشرك الاختبار التجريبي لمنصة Ribbit 50 مشاركًا، مما أدى إلى إنشاء مسار جديد للبحث العلمي الذي يحركه المجتمع. تعمل المنصة على إضفاء الطابع الديمقراطي على جمع البيانات، مما يقلل من الحواجز التي تحول دون المشاركة في البحوث البيئية. وأبدى 95% من المستخدمين الذين شملهم الاستطلاع استعدادهم لمشاركة تسجيلاتهم مع الصندوق العالمي للتنوع البيولوجي العالمي (GBIF)، مما يساهم في بيانات التنوع البيولوجي العالمي.

من الناحية الاقتصادية، تقلل منصة Ribbit من تكاليف المراقبة بشكل كبير. تكلف المراقبة التقليدية للتنوع البيولوجي لـ 50 موقعًا حوالي 118,413 دولارًا أمريكيًا، بما في ذلك المعدات والعمالة وتحليل البيانات. في المقابل، تقدر التكلفة التشغيلية الشهرية لـ Ribbit بحوالي 48,543.77 دولار أمريكي، بما في ذلك البنية التحتية لنظام AWS والموظفين المهرة. ويسمح هذا النهج الفعال من حيث التكلفة للممارسين بتركيز الموارد على إجراءات الحفظ بناءً على البيانات المجمعة.

المستفيدون

يفيد ريبيت العلماء المواطنين العلماء من خلال المشاركة في الأبحاث، والمجتمعات المحلية من خلال الرصد البيئي، والباحثين في مجال الحفاظ على البيئة من خلال جمع بيانات إضافية عن الحشرات في النظم البيئية التي لم تخضع للبحث من قبل ولكنها غنية بالتنوع البيولوجي.

بالإضافة إلى ذلك، اشرح إمكانية التوسع في الحل الخاص بك. هل يمكن تكراره أو توسيعه ليشمل مناطق أو منظومة أخرى؟

يُظهر حل Ribbit إمكانية كبيرة للتوسع من خلال نهج التعلم الآلي المبتكر، المصمم خصيصًا للتكيف والتحسين مع مدخلات البيانات المتنوعة بشكل متزايد. يمكن توسيع نطاق نموذج التعلّم التحوّلي قليل الطلقات بشكل منهجي ليشمل أنظمة بيئية أخرى غنية بالبرمائيات على مستوى العالم، مع إمكانية التطبيق بشكل خاص في المناطق الساخنة للتنوع البيولوجي في المناطق الاستوائية وشبه الاستوائية.

إن البنية التكنولوجية الأساسية قابلة للتكيف بطبيعتها، مما يسمح بالتكامل السلس للبيانات الصوتية من سياقات جغرافية مختلفة. ومع جمع المزيد من تسجيلات مكالمات الأنوران المتنوعة من أنظمة بيئية متنوعة، يمكن استكمال نموذج التعلم الآلي ليصبح أكثر تطوراً بشكل تدريجي، مما يعزز دقة تحديده ويوسع من قدراته في التعرف على الأنواع. وتعني آلية التحسين هذه أن كل مساهمة جديدة في البيانات لا تضيف إلى المعرفة العلمية فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين أداء المنصة التكنولوجية.

تمتد إمكانية التكرار عبر مجالات متعددة. إذ يمكن تكييف المنصة مع مجموعات حيوانية أخرى مميزة صوتيًا، مما يتيح أساليب رصد مماثلة للحشرات أو الثدييات. بالإضافة إلى ذلك، تسمح هذه التقنية بتطوير وحدات خاصة بكل منطقة يمكن تخصيصها للسياقات البيئية المحلية، مما يخلق أدوات بحثية مرنة تستجيب للاحتياجات البيئية المحددة. من خلال تعزيز شبكات البحوث التعاونية التي يمكنها مشاركة البيانات وتحسينات النماذج، يوفر Ribbit إطارًا لتوسيع نطاق الفهم العلمي عبر الحدود المؤسسية والجغرافية.

إن نهج الوصول المفتوح للحل وتصميمه المعياري يجعله مناسبًا بشكل خاص للتوسع العالمي. ومن خلال إعطاء الأولوية لإمكانية الوصول إلى المستخدم والدقة العلمية والتعلم المستمر، يوفر Ribbit نموذجًا قابلًا للتكرار لرصد التنوع البيولوجي المدعوم بالتكنولوجيا والذي يمكن تصميمه خصيصًا لتلبية احتياجات البحوث البيئية المتنوعة.

الإطار العالمي للتنوع البيولوجي (GBF)
الهدف 4 - الهدف 4 - وقف انقراض الأنواع وحماية التنوع الجيني وإدارة النزاعات بين الإنسان والحياة البرية
الهدف رقم 5 - ضمان الحصاد المستدام والآمن والقانوني للأنواع البرية والاتجار بها
الهدف 6 - الحد من إدخال الأنواع الغريبة الغازية بنسبة 50% وتقليل تأثيرها إلى أدنى حد ممكن
الهدف رقم 9 - إدارة الأنواع البرية بشكل مستدام لإفادة الناس
الهدف 11 - الهدف 11 - استعادة وصيانة وتعزيز مساهمات الطبيعة في الإنسان
الهدف 14 - إدماج التنوع البيولوجي في عملية صنع القرار على جميع المستويات
الهدف 20 - تعزيز بناء القدرات ونقل التكنولوجيا والتعاون العلمي والتقني من أجل التنوع البيولوجي
أهداف التنمية المستدامة
الهدف 15 من أهداف التنمية المستدامة - الحياة على الأرض
القصة
صورة لعالم أحياء ميداني في الغابات المطيرة الكولومبية
جوليانا غوميز كونسويغرا في محطة الأمارغال للأبحاث البيولوجية في الغابات المطيرة الكولومبية، 2007.
Juliana Gómez Consuegra

قد يكون إجراء البحوث الميدانية في الغابات المطيرة الكولومبية أمراً صعباً. فالرطوبة النسبية التي تصل إلى 100% تعني أن معداتك الميدانية تحتاج إلى الاحتفاظ بها في السيليكا لتبقى على قيد الحياة. ويعني نقص الكهرباء أن أجهزة التسجيل الخاصة بك قد لا تشحن في الوقت المناسب لجلسة التسجيل التالية. واعتمادًا على الوقت الذي ذهبت فيه إلى الميدان، كانت المخاوف الأمنية عالية بسبب الحرب الأهلية الدائرة. لقد اختبرت كل هذه المواقف خلال عام 2007، عندما كنت أتابع دراسة الماجستير في علم الأحياء، وأجري بحثًا عن سلوك العودة إلى المنزل في الضفادع السامة. تضمنت مهامي اليومية المشي لمدة ساعة كل يوم ذهابًا وإيابًا من وإلى موقعي الميداني؛ وإعداد مكبرات الصوت التي كانت تُعيد تشغيل أصوات الضفادع لمعرفة كيف تتفاعل ذكور الضفدع السام المهرج مع التغيرات في بيئتها. كان مرافقي الوحيد هو ياز، أحد أفراد المجتمع المحلي، والذي كانت قصة حياته ملهمة بالنسبة لي. فقد انتقل من كشط أوراق الكوكا لصالح الجماعات المتمردة المسلحة إلى العمل في منظمة غير حكومية، إلى إنشاء منتجعه البيئي حيث يمكن للناس الذهاب في رحلات استكشافية لمشاهدة الضفادع. عندما علمت بآخر مساعيه فكرت في نفسي: ماذا لو كان بإمكاننا الجمع بين رحلة غريبة إلى الغابات المطيرة والمساهمة في العلم؟ لذلك تواصلت مع زملائي من علماء الأحياء وطرحت عليهم فكرتي عن تطبيق علم المواطن الذي من شأنه أن يتعرف تلقائيًا على الضفدع الذي ينادي. وفيما يلي ردود فعل أحدهم:

"أود أن أهنئكم على تطوير تطبيق Ribbit. أنا عالم في التنوع البيولوجي أعمل في كولومبيا، وقد أتيحت لي الفرصة لأشهد عن كثب تأثير تطبيق eBird على الرصد، والتخصيص الاجتماعي للطيور في كولومبيا، ودائماً ما يسأل الناس... لماذا الطيور فقط؟ عادةً ما تكون إجابتي لأنها الأسهل على غير العلماء في التعرف على الطيور والتعرف عليها، ولكن من خلال تطبيقات مثل Ribbit لا يجب أن يكون هذا هو الحال إلى الأبد!

فالاعتماد على الأصوات للتعرف على الضفادع، والتي يسهل تسجيلها بالهاتف العادي مقابل محاولة التقاط صورة حقيقية للضفدع في البرية، فكرة ممتازة، وكما حدث مع تطبيق eBird، كلما زاد استخدام الناس للتطبيق، كلما كانت المعلومات التي يقدمها أفضل. إن سؤالًا "بسيطًا" مثل ما هي الأنواع التي تعيش أين/متى تعيش لا يزال يمثل تحديًا في البلدان ذات التنوع الهائل مثل كولومبيا، لذا فإن جميع البيانات التي يولدها تطبيق Ribbit ستكون مفيدة في مواجهة هذا التحدي.

استمر في العمل الجاد وأخبرنا إذا كان بإمكاننا المساعدة بأي شكل من الأشكال."

لينا م سانشيز كلافيخو، دكتوراه

باحثة رئيسية

مكتب المعلومات العلمية

معهد هومبولت

شهادة من: جوليانا غوميز كونسويغرا، رئيسة فريق ريبيت

تواصل مع المساهمين
المساهمون الآخرون
هيثم الأخرس
جامعة كاليفورنيا في بيركلي
إيريكا ناكاباياشي
جامعة كاليفورنيا في بيركلي
ليا كابيلاري
جامعة كاليفورنيا في بيركلي
فاروق غندور
جامعة كاليفورنيا في بيركلي
جينا روز سباركس
جامعة كاليفورنيا في بيركلي