Memanfaatkan kekuatan AI dan pendekatan yang berpusat pada masyarakat untuk memantau Jaguar di Semenanjung Yucatan

Solusi Lengkap
Jaguar (Panthera Onca)
Tech4Nature Mexico

Meksiko dikenal sebagai negara dengan keanekaragaman hayati yang luar biasa, yang menjadi rumah bagi sekitar 12% spesies dunia. Negara ini menjaga warisan alam dan budaya yang kaya melalui upaya masyarakat adat. Semenanjung Yucatan, di bagian tenggara, kaya akan ekologi, dengan hutan hujan, terumbu karang, hutan bakau, dan masih banyak lagi, tetapi ekosistem ini dengan cepat memburuk karena aktivitas manusia dan perubahan iklim. Hampir 80% dari hutan hujan terganggu, dengan hanya 22% yang ditutupi oleh vegetasi dewasa, terutama di kawasan lindung.

Proyek percontohan Tech4Nature Mexico menggunakan pemantauan keanekaragaman hayati yang berkelanjutan dan sistem kecerdasan buatan untuk mendeteksi dan melestarikan spesies prioritas di Cagar Alam Negara Bagian Dzilam, untuk memperkuat pemahaman akan dampak perubahan iklim di wilayah tersebut. Pendekatan ini diwujudkan dengan melibatkan masyarakat sebagai mitra dan kontributor utama, penerapan teknik pembelajaran mesin, dan pembangunan aliansi multi-sektoral.

Pembaruan terakhir: 30 Sep 2025
5083 Tampilan
Konteks
Tantangan yang dihadapi
Hilangnya Keanekaragaman Hayati
Hilangnya ekosistem
Perburuan liar

Populasi Jaguar telah kehilangan sekitar 50% habitatnya di seluruh benua. Situasi di Meksiko sangat membingungkan, karena spesies ini telah mengalami pengurangan lebih dari 40% dari wilayah jelajahnya.

Sementara itu, ekosistem di Semenanjung Yucatan (rumah bagi hampir setengah dari jaguar di negara tersebut) mengalami degradasi yang cepat, dengan implikasi yang mendalam terhadap populasi jaguar, yang semakin terpojok akibat perusakan habitat dan konflik antara manusia dan jaguar. Selain itu, Semenanjung Yucatan telah menjadi pusat perburuan dan perdagangan jaguar ilegal.

Dalam konteks spesifik Cagar Alam Dzilam, kawasan ini menghadapi berbagai ancaman, mulai dari perubahan tata guna lahan dan hilangnya keanekaragaman hayati, hingga meningkatnya kerentanan terhadap fenomena cuaca ekstrem.

Selain itu, pemantauan jaguar masih menjadi upaya yang membutuhkan banyak sumber daya, mengingat tidak adanya mekanisme pengawasan yang menjangkau wilayah yang luas, yang menghambat kapasitas untuk mengumpulkan data penting untuk perlindungan mereka.

Skala implementasi
Lokal
Ekosistem
Padang rumput / padang rumput
Hutan gugur tropis
Laguna
Mangrove
Hutan pesisir
Tema
Pengarusutamaan keanekaragaman hayati
Pengelolaan spesies
Konektivitas / konservasi lintas batas
Jasa ekosistem
Tata kelola kawasan lindung dan konservasi
Mata pencaharian yang berkelanjutan
Masyarakat adat
Aktor lokal
Pengetahuan tradisional
Perencanaan pengelolaan kawasan lindung dan konservasi
Penjangkauan & komunikasi
Ilmu pengetahuan dan penelitian
Lokasi
Dzilam de Bravo, Dzilam de Bravo Municipality, Yucatán 97606, Meksiko
Karibia
Amerika Utara
Proses
Ringkasan prosesnya

Hasil percontohan Tech4Nature Mexico menunjukkan sinergi holistik di antara blok-blok pembangunnya, yang merangkul pendekatan yang berpusat pada manusia dan alam dengan dampak regional yang berkelanjutan. Dengan menyatukan teknologi mutakhir dengan komitmen yang mendalam terhadap konservasi, perspektif lokal, dan kolaborasi berbagai pemangku kepentingan, proyek percontohan ini tidak hanya mengubah pemahaman tentang keanekaragaman hayati Cagar Alam yang luar biasa, tetapi juga memperkuat keterlibatan masyarakat lokal dalam perlindungannya.

Inisiatif ini mengkonfirmasi keberadaan beberapa spesies dengan berbagai tingkat risiko. Data yang kaya ini mendukung konservasi yang ditargetkan dan keputusan yang tepat, memberdayakan masyarakat lokal dan memperkuat upaya konservasi, sekaligus menjadi alat yang sangat diperlukan untuk memperkuat upaya konservasi. Selain itu, upaya pemantauan yang terus menerus dan peningkatan kehadiran pihak berwenang telah menghasilkan pengurangan nyata dalam ancaman manusia, menggarisbawahi dampak dari keterlibatan masyarakat dalam proyek ini.

Di luar batas-batas Cagar Alam, proyek ini mengkatalisasi gelombang transformatif dalam konservasi regional, di mana perpaduan teknologi canggih dan kolaborasi berbagai pemangku kepentingan mendefinisikan kembali perlindungan keanekaragaman hayati.

Blok Bangunan
Aliansi berbagai pemangku kepentingan

Proyek ini, yang dipimpin oleh C Minds, Sekretariat Pembangunan Berkelanjutan Yucatan (SDS), komunitas kotamadya Dzilam de Bravo dan Dzilam Gonzalez di Yucatan, Persatuan Internasional untuk Konservasi Alam (IUCN), dan Huawei, bekerja sama dengan Universitas Politeknik Yucatan (UPY) dan Rainforest Connection (RFCx), serta dengan saran dan masukan dari para ahli biologi yang memiliki keahlian dalam konservasi kucing, menggabungkan pengetahuan dari berbagai lembaga dan individu untuk menciptakan aliansi yang memiliki dampak lingkungan dan sosio-ekonomi, baik di tingkat lokal maupun regional.

Faktor-faktor pendukung

Proyek percontohan ini mengidentifikasi dengan cermat semua pemangku kepentingan yang relevan. Ini termasuk organisasi nirlaba, pemerintah, lembaga akademis, perusahaan sektor swasta dan masyarakat lokal. Setiap pemangku kepentingan membawa keahlian dan perspektif mereka yang unik, yang berkontribusi terhadap keberhasilan proyek secara keseluruhan.

Pelajaran yang dipetik

Bekerja untuk mencapai tujuan bersama sangat penting untuk menyelaraskan upaya semua pemangku kepentingan. Berkolaborasi dengan para pemangku kepentingan untuk menetapkan tujuan yang jelas dan sasaran bersama yang sesuai dengan kebutuhan dan aspirasi masing-masing. Proses ini harus menerjemahkan tujuan ke dalam "bahasa umum" yang dapat dimengerti oleh semua pihak, sehingga mendorong pemahaman dan komitmen yang kuat.

Desain dan keterlibatan bersama masyarakat

Keterlibatan para pemimpin lokal merupakan bagian integral dari awal proyek, dengan mempercayakan mereka untuk melakukan karakterisasi dan pemilihan lokasi pengambilan sampel dan pemantauan. Wawasan dan persyaratan mereka secara aktif dimasukkan ke dalam analisis proyek. Presentasi hasil yang tepat waktu, penyebaran pekerjaan dan keahlian mereka secara luas, serta pelibatan mereka dalam rapat kerja merupakan hal yang sangat penting.

Faktor-faktor pendukung

Kementerian Pembangunan Berkelanjutan dari Yucatan telah terlibat dan bekerja sama dengan masyarakat lokal yang tinggal di dalam dan sekitar Cagar Alam selama beberapa tahun, untuk memastikan penyerbukan silang pengetahuan, tata kelola yang baik, dan keadilan.

Selain itu, inisiatif AI for Climate dari C Minds telah menjalin kolaborasi yang kuat selama empat tahun dengan pemerintah Yucatan, para pemangku kepentingan lokal yang penting yang mewakili sektor akademisi, inovasi, dan masyarakat sipil.

Pelajaran yang dipetik

Keterlibatan masyarakat lokal secara menyeluruh di seluruh tahapan proyek, yang meliputi desain, penyebaran, pengumpulan data, dan analisis, muncul sebagai faktor penting dan tak tergantikan yang berkontribusi pada keberhasilan implementasi proyek dan perolehan informasi keanekaragaman hayati yang berharga di dalam cagar alam.

Penyebaran perangkap kamera dan perangkat pemantauan eko-akustik

Tim lokal secara strategis menempatkan 15 perangkap kamera dan 30 alat pemantau eko-akustik (audiomoth) di dalam hutan bakau dan hutan hujan dataran rendah di mana jaguar pernah terlihat sebelumnya. Penempatan ini secara efektif menangkap keanekaragaman hayati di wilayah tersebut dan menghasilkan data yang berharga untuk analisis selanjutnya.

Faktor-faktor pendukung

Penelitian lapangan, bersama dengan partisipasi aktif dari masyarakat setempat dan wawasan yang diperoleh dari upaya desain bersama, menunjukkan lokasi yang optimal untuk menyebarkan kamera dan audiomoth. Perangkat ini ditempatkan secara strategis di area yang tidak terlalu terganggu di hutan bakau, hutan, dan sabana, untuk memastikan keberhasilan survei ilmiah kami.

Pelajaran yang dipetik

Karakterisasi dan pemetaan lokasi secara kolaboratif dengan masyarakat setempat menjadi fondasi yang sangat penting untuk keberhasilan penyebaran perangkat ini. Namun, kami juga menghadapi berbagai tantangan, termasuk kebakaran hutan dan peristiwa ekstrem, yang untuk sementara waktu menghambat penempatan perangkat dan upaya pengumpulan data.

Algoritme pengenalan gambar untuk deteksi dan identifikasi jaguar

Komponen pengenalan gambar, berdasarkan Convolutional Neural Networks (CNN) dalam kerangka kerja percontohan Tech4Nature Mexico, memainkan peran mendasar dengan: i) Secara otomatis mendeteksi keberadaan jaguar dalam tangkapan perangkap kamera, sehingga mempercepat pemrosesan data; dan ii) Secara otomatis mengidentifikasi individu-individu jaguar di wilayah tersebut, yang meningkatkan pemahaman tentang populasi lokal. Pendekatan ini sangat penting dalam konservasi dengan memanfaatkan metode-metode canggih yang memungkinkan analisis yang lebih cepat dan lebih rinci.

Faktor-faktor pendukung

Data dikumpulkan dari perangkat dan aliansi strategis dengan Huawei, UPY, dan organisasi konservasi ahli lainnya untuk berbagi data. Selama satu tahun penuh, sekelompok mahasiswa teknik data dari UPY didedikasikan untuk pengembangan model pengenalan gambar. Mengingat kemungkinan bahwa model-model tersebut dapat menjadi bias dalam mengenali jaguar karena kurangnya pengalaman para mahasiswa dalam memantau spesies ini, kelompok tersebut menerima pelatihan dan umpan balik dari seorang ahli biologi yang berspesialisasi dalam konservasi kucing di Yucatan.

Pelajaran yang dipetik

Kami menghadapi tantangan yang cukup besar dalam mengembangkan model otomatis untuk mendeteksi dan mengidentifikasi jaguar dalam gambar. Tugas ini diperumit tidak hanya oleh kelangkaan data yang tersedia, tetapi juga oleh terbatasnya jumlah gambar yang ditangkap oleh kamera jebak yang mengandung spesies yang diminati, karena status konservasinya yang kritis. Hambatan ini terlihat jelas pada tahap awal proyek ini, sehingga mendorong kami untuk mengumpulkan gambar hewan dari berbagai sumber untuk memperluas kumpulan data kami. Namun, kerumitan meningkat pada tahap ini karena adanya faktor tambahan.

Sumber daya
Pemantauan dan analisis akustik

Komponen akustik dalam proyek ini memiliki arti penting, karena komponen ini memainkan peran penting dalam pendeteksian otomatis lebih dari 138 spesies, dengan 95 spesies di antaranya diintegrasikan ke dalam algoritme pencocokan pola. Hal ini membentuk fondasi yang kuat untuk pemantauan berkelanjutan di wilayah ini di tahun-tahun mendatang, yang memungkinkan kami untuk mengamati bagaimana berbagai faktor lingkungan mempengaruhi keberadaan spesies

Faktor-faktor pendukung

Keberhasilan kami dalam mendeteksi spesies dimungkinkan melalui data yang dikumpulkan dari perangkat dan kemitraan strategis yang kami jalin, terutama dengan Rainforest Connection. Selain itu, para ahli lokal memainkan peran penting dalam memvalidasi keberadaan spesies.

Pelajaran yang dipetik

Pemantauan akustik pasif terintegrasi yang dikombinasikan dengan teknik AI memungkinkan identifikasi 95 spesies. Terdapat korelasi positif antara kekayaan spesies dan tutupan hutan dengan kanopi rendah. Selain itu, analisis lanskap suara mengungkapkan variasi yang terkait dengan musim dan jenis habitat yang berbeda. Namun, proyek percontohan ini menghadapi tantangan terbatasnya data pelatihan untuk spesies langka. Untuk mengatasinya, kami melakukan beberapa putaran penyebaran sensor di berbagai musim.

Sumber daya
Menghasilkan masukan untuk memperkuat perangkat dan sumber daya AI untuk perlindungan keanekaragaman hayati

Salah satu kekuatan dari program percontohan ini adalah kemampuannya untuk menerjemahkan pembelajaran ke dalam peluang dan rekomendasi, terutama dalam isu-isu inovasi, transformasi digital, dan etika teknologi untuk perlindungan keanekaragaman hayati. Untuk itu, kami memantau secara ketat pelaksanaan program percontohan ini untuk menyusun laporan publik yang berisi bagian rekomendasi, yang disusun berdasarkan pengalaman, masukan, pencapaian, dan pembelajaran dari tim pelaksana.

Faktor-faktor pendukung

Apa yang dipelajari di setiap langkah dan dengan setiap mitra berkontribusi untuk memperkuat alat dan metodologi AI untuk perlindungan keanekaragaman hayati.

Pelajaran yang dipetik

Di luar batas-batas Cagar Alam, proyek Tech4Nature Mexico telah memicu gelombang transformatif dalam upaya konservasi regional. Perpaduan teknologi canggih dengan kolaborasi berbagai pemangku kepentingan telah mendefinisikan ulang perlindungan keanekaragaman hayati. Algoritma pelacakan yang inovatif telah mengungkapkan data penting yang mengonfirmasi keberadaan spesies yang terancam punah dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya. Pengungkapan ini memperkaya pemahaman kita tentang ekologi regional dan memberdayakan masyarakat setempat, serta mendorong komitmen yang langgeng terhadap konservasi.

Dampak

Proyek Tech4Nature Mexico telah membuahkan hasil yang luar biasa di Cagar Alam Negara Bagian Dzilam. Melalui algoritma pemantauan yang canggih, proyek ini telah mengkonfirmasi keberadaan 146 spesies, termasuk 38 spesies yang terancam punah, yang menegaskan kembali pentingnya perlindungan terhadap spesies-spesies tersebut. Pengetahuan yang baru ditemukan ini tidak hanya memperkaya pemahaman masyarakat lokal tentang lingkungan mereka, tetapi juga memberdayakan mereka untuk secara aktif terlibat dalam upaya konservasi. Model identifikasi jaguar otomatis yang dikembangkan oleh proyek ini telah membuka jalan untuk meningkatkan perlindungan habitat mereka. Selain itu, data proyek ini memiliki implikasi internasional, yang mempengaruhi masuknya Cagar Alam ini ke dalam Daftar Hijau IUCN yang bergengsi dan meningkatkan program pengelolaannya. Melalui pemantauan berkelanjutan dan keterlibatan masyarakat, proyek ini telah mengurangi ancaman manusia terhadap satwa liar dan memastikan lingkungan yang lebih aman.

Beberapa dampak teknis dari proyek ini adalah:

  • Lebih dari 80.000 gambar dan video, dan lebih dari 600.000 file akustik terkumpul
  • 4.000 hektar yang tercakup (hutan bakau, hutan, dan sabana).
  • Kekayaan spesies 111 burung, 23 mamalia (sejauh ini 7 jaguar telah diidentifikasi), 6 reptil, 6 amfibi.
  • 138 spesies yang termasuk dalam model Pencocokan Pola Akustik (CNN).
  • 93% ketepatan algoritma gambar yang mampu mendeteksi dan mengidentifikasi jaguar.
Penerima manfaat
  • Lembaga pemerintah lokal, regional, dan nasional
  • Masyarakat Adat dan Komunitas Lokal
  • Praktisi dan mahasiswa AI dan data
  • Institusi akademik
  • Organisasi lingkungan
  • Masyarakat sipil
  • Sektor swasta
Tujuan Pembangunan Berkelanjutan
SDG 13 - Aksi iklim
SDG 15 - Kehidupan di darat
TPB 17 - Kemitraan untuk mencapai tujuan
Cerita
Tech4Nature Meksiko
Juan Castillo
Tech4Nature Mexico

Pada bulan Januari 1989, Cagar Alam Negara Bagian Dzilam mendapatkan penetapan sebagai kawasan lindung. Sebuah rencana pengelolaan yang inovatif, program operasi tahunan, dan badan pengawas yang waspada telah dibentuk-sebuah lompatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam sejarah konservasi Meksiko pada saat itu. Namun, terlepas dari langkah-langkah ini, program pengelolaan tersebut tidak masuk ke dalam Lembaran Resmi Pemerintah Negara Bagian Yucatan hingga tahun 2005. Sejak saat itu, pendekatan cagar alam ini berpusat pada gagasan penting bahwa melestarikan alam harus selaras dengan memastikan kesejahteraan penghuninya.

Namun, perambahan pertanian ke dalam cagar alam tersebut telah menyebabkan tergusurnya spesies mamalia besar, yang mungkin merupakan faktor utama di balik penurunan populasi kucing besar yang luar biasa seperti jaguar. Predator sering kali berbenturan dengan kepentingan manusia karena mereka mengincar hewan domestik, terutama ternak.

Juan Castillo dibesarkan di tengah-tengah keluarga pengembara, melintasi hutan jauh sebelum mendapatkan status dilindungi. Menetap di dekat sumber air, mereka hidup dengan berburu, bertani, dan beternak. Juan, seperti keluarganya, pernah percaya bahwa mempertahankan ternak dari jaguar adalah hal yang paling penting, bahkan jika itu berarti membunuh kucing besar tersebut.

Setelah bertahun-tahun berlalu, ia menyadari bahwa ia dan keluarganya lah yang merambah habitat jaguar, menghabiskan sumber dayanya, bukan sebaliknya. Dia mengambil langkah berani dengan memindahkan ternaknya dari cagar alam dan pindah ke kota.

Kini, sebagai seorang kakek, Juan menularkan kecintaannya pada alam kepada cucu-cucunya, menanamkan pemahaman kepada mereka bahwa spesies-spesies ini memiliki nilai yang lebih besar dalam keadaan hidup daripada mati, yang sangat penting bagi kelangsungan hidup hutan, berbagai macam penghuninya, dan pada akhirnya, manusia.

Saat ini, Juan dengan tegas mengambil keputusan untuk menyumbangkan tanahnya untuk konservasi, meskipun tanah tersebut berada di dalam cagar alam dan secara hukum merupakan miliknya. Bersama temannya, Benjamin, seorang pemburu yang telah berubah, mereka telah menjadi pemandu, penjelajah, dan advokat terkemuka untuk konservasi jaguar dan pelestarian mangsanya, hutan hujan, dan hutan bakau. Mereka dengan tekun merawat perangkap kamera dan alat pemantau akustik, memastikan keselamatan semua orang dalam proyek Teceh4Nature Mexico. Juan Castillo telah muncul sebagai juara internasional untuk konservasi, dihormati karena dedikasinya yang tak kenal lelah untuk tujuan mulia ini.

Terhubung dengan kontributor