Инструмент Mamba позволяет нам собирать растительный материал в виде семян или черенков исчезающих видов, которые мы определили и нанесли на карту в предыдущем блоке. Радиус действия этого инструмента превышает 1000 м, что делает доступными для управления даже самые труднодоступные территории.

Беспилотные летательные аппараты стали первым шагом в оценке флоры скал. Используя беспилотники для получения уникальных точек обзора этих сред, мы можем составить карту распространения и численности находящихся под угрозой исчезновения эндемичных видов скал и ускорить их сохранение. Полевые исследования были проведены на Гавайях, в Республике Палау и на Мадейре (Португалия) и дали исключительно положительные результаты.

Амфибии находятся под большей угрозой и сокращаются быстрее, чем птицы или млекопитающие. Популяции амфибий сокращаются под воздействием множества факторов, таких как изменение климата, грибок хитрида и другие антропогенные факторы, например, незаконная торговля видами. Однако уровень угрозы для амфибий, несомненно, недооценен, поскольку 1294 вида (22,5%) слишком плохо известны для оценки, в то время как птиц всего 78 (0,8%)(Stuart et al., 2004).

Этот дефицит знаний подчеркивает жизненно важное значение образовательных инструментов, таких как Ribbit, для демократизации научных исследований. Снижая барьеры для экологического мониторинга, такие приложения, как Ribbit, превращают пассивных наблюдателей в активных участников природоохранной деятельности. Образовательные технологии позволяют гражданским ученым вносить непосредственный вклад в понимание и защиту уязвимых экосистем, устраняя критические ограничения в исследованиях путем расширения сбора данных в малоизученных регионах.

Эти инновационные платформы повышают осведомленность общественности о проблемах биоразнообразия и одновременно предоставляют доступные пути для научного взаимодействия. В отличие от приложений, ориентированных на птиц, с хорошо развитой исследовательской инфраструктурой, для сохранения ануранов не хватает комплексных платформ гражданской науки. Ribbit восполняет этот критический пробел, позволяя людям стать важнейшими участниками исследований амфибий, переломить ситуацию с нехваткой данных и поддержать глобальные усилия по сохранению природы с помощью совместной, технологически подкрепленной заботы об окружающей среде. Это первое приложение, содержащее информацию о более чем 800 видах амфибий на четырех языках, включая название вида, фотографию, информацию CITES (не являются ли виды предметом незаконного оборота или использования в коммерческих целях, что соответствует целям 5 и 9 ГБФ), статус МСОП (находятся ли виды под угрозой исчезновения, что соответствует цели 4 ГБФ) и общую информацию о поведении и размножении животных.

Сохранение экосистем - это ключ к сдерживанию изменения климата и поддержанию экосистемных услуг (цель 11 ГБФ), которые тесно связаны с более чем 50% мирового ВВП. В этом столетии более 1 миллиона видов находятся под угрозой исчезновения, однако выбор территорий для их сохранения затруднен существующим дефицитом данных, которые ориентированы на наблюдения в северных регионах мира. Увеличение объема данных о биоразнообразии в странах Юга мира имеет решающее значение для сохранения исчезающих видов, которые встречаются с высокой плотностью в горячих точках биоразнообразия в странах Юга мира. Амфибии идеально подходят для акустической идентификации благодаря их разнообразным вокализам и являются важнейшими индикаторами экосистем(Estes-Zumpf et al., 2022), при этом более 40 % видов находятся под угрозой исчезновения(Cañas et al., 2023). Увеличение количества данных о более чем 7 000 видах амфибий по всему миру позволит укрепить усилия по сохранению и сократить пробелы в знаниях об уязвимых экосистемах. Используя платформу "гражданской науки" для смягчения последствий утраты биоразнообразия, мы поможем установить на местах ответственное отношение к этим важнейшим средам обитания (цель 20 ГБФ).

Другие гражданские приложения продемонстрировали потенциал гражданской науки в деле смягчения последствий утраты биоразнообразия. eBird, крупнейший проект гражданской науки, связанный с биоразнообразием, насчитывает 100 миллионов наблюдений за птицами от пользователей со всего мира. Эти наблюдения помогают "документировать распределение, численность, использование среды обитания и тенденции развития птиц с помощью собранного списка видов в простых научных рамках".(Sánchez-Clavijo et. al., 2024).

iNaturalist, еще одно приложение для гражданских исследователей, использующее алгоритмы компьютерного зрения для идентификации видов, также доказало свою эффективность в борьбе с утратой биоразнообразия. На сегодняшний день приложение насчитывает более 200 000 000 наблюдений, причем 6 миллионов наблюдений в месяц по всему миру. В iNaturalist наблюдения исследовательского уровня передаются в GBIF, который, в свою очередь, использует эти знания для принятия политических решений, проведения исследований и создания сообществ(GBIF, 2023).

В настоящее время в нашем приложении обнаружен 71 вид лягушек и жаб по всему миру. Хотя многие из них отнесены к наименее опасным (LC) по классификации МСОП, у нас есть один вид, находящийся под угрозой исчезновения по классификации МСОП, - южная лягушка-колокольчик(Ranoidea raniformis). Отсутствие видов, находящихся под угрозой исчезновения, подчеркивает необходимость участия различных специалистов в биоакустическом экологическом мониторинге. Увеличение количества данных об уязвимых видах может послужить основой для принятия политических решений, основанных на данных. Местные сообщества и коренные народы станут ключевым активом в увеличении числа видов, включенных в приложение, поскольку их знания о местной среде позволяют нам отслеживать виды в отдаленных регионах.

Было доказано, что приложения для "гражданской науки" помогают в мониторинге биоразнообразия и одновременно привлекают любителей природы(Callaghan et al., 2019). Например, приложение FrogID, разработанное Австралийским музеем, позволяет пользователям записывать голоса лягушек, идентичность которых проверяется людьми. На сегодняшний день в FrogID опубликованы работы, связанные с мониторингом инвазивных видов(Rowley and Callaghan, 2023), информационным обеспечением оценок красных списков МСОП(Gallagher et al., 2024), оценкой воздействия пожаров (Mitchell et. al., 2023), пониманием последствий урбанизации(Callaghan et al., 2020) и изучением поведения лягушачьих призывов(Liu et al., 2022). Наша цель - добиться таких же результатов с помощью Ribbit, с видами ануранов по всему миру и в более короткие сроки. На сегодняшний день команда FrogID накопила более 18 000 звонков, которые можно значительно сократить с помощью нашего приложения, так как время обработки значительно сокращается благодаря применению алгоритмов машинного обучения.

В ходе первого раунда бета-тестирования нашего приложения 50 пользователей предоставили записи для идентификации. Отзывы были положительными: эксперты отметили, что записанный ими вид совпал с видом, предсказанным Ribbit, а любителям природы понравилась функция "Лягушка дня", которая знакомит их с новым видом ануранов или позволяет заново познакомиться со знакомыми ануранами по названию и наиболее распространенной вокализации вида (цель GBF 11).

Подход Ribbit к демократизации данных представляет собой тщательно контролируемый процесс научного вклада граждан. Используя существующие публичные наборы данных из iNaturalist sounds и Anuraset, приложение создает надежную основу для акустического мониторинга биоразнообразия. Эти исходные наборы данных обеспечивают всестороннюю базу для обучения машинному обучению, гарантируя высокое качество исходных моделей для идентификации ануранов.

Инновационная стратегия сбора данных в приложении не ограничивается сбором информации, а реализует строгий процесс контроля качества данных, предоставляемых пользователями. Каждая запись, предоставленная пользователем, проходит тщательную проверку перед тем, как попасть в Глобальный информационный фонд биоразнообразия (GBIF). Такой подход превращает пассивный сбор данных в активный, совместный научный процесс, в котором граждане могут внести значимый вклад в природоохранные исследования, решая задачу 14 ГБФ "Интеграция биоразнообразия в процесс принятия решений на всех уровнях".

Очень важно, что Ribbit придерживается строгих протоколов конфиденциальности и защиты данных. Признавая деликатный характер экологических данных, особенно касающихся редких видов и точной информации о местонахождении, в приложении реализованы механизмы строгого согласия пользователей. Ни одна пользовательская информация не будет передана или распространена без явного, осознанного согласия автора, что обеспечивает защиту как экологических объектов, так и частной жизни гражданских ученых.

Соответствующие экологические процессы и происшествия, представляющие интерес для исследований изменений окружающей среды, обычно происходят в отдаленных районах, недоступных для наземных коммуникационных инфраструктур. Данные, полученные в полевых условиях с помощью меток для животных в таких регионах, зачастую могут быть переданы с задержкой в несколько дней или даже недель. Чтобы преодолеть эту задержку и обеспечить отсутствие задержек в работе системы раннего оповещения, GAIA разрабатывает модуль спутниковой связи для меток, а также наноспутник, работающий на низкой околоземной орбите (LEO): Чтобы иметь возможность передавать собранные данные и информацию непосредственно с передающего узла на спутник LEO (низкая околоземная орбита), в новые метки будет интегрирован высокопроизводительный спутниковый IoT-радиомодуль. Это гарантирует мгновенную, безопасную и энергоэффективную передачу полученных данных. Система связи основана на наземной технологии mioty® и для проекта будет адаптирована к типичным для спутников частотным диапазонам, таким как L- и S-диапазоны. Типичные протоколы связи, которые иногда используются в секторе IoT, обычно рассчитаны на малый размер пакетов. Поэтому дальнейшее развитие системы mioty® будет направлено на увеличение скорости передачи данных и размера сообщений, что позволит использовать такие сценарии, как передача изображений.

Спутниковая IoT-система будет играть ключевую роль в обеспечении связи без задержек и, следовательно, в создании системы раннего предупреждения. Она вносит значительный вклад в систему GAIA в достижении цели 4 GBF "Остановить вымирание, защитить генетическое разнообразие и урегулировать конфликты между человеком и дикой природой".

Для достижения цели инициативы GAIA по разработке и внедрению в практику высокотехнологичной системы раннего предупреждения об изменениях окружающей среды ключевым компонентом является новое поколение меток для животных. Команды GAIA работают над созданием аппаратного и программного обеспечения миниатюрных меток для животных, оснащенных датчиками с минимальным энергопотреблением, камерой и системой обработки изображений. Метки будут энергонезависимыми, оптимально адаптированными к анатомии грифов и станут основой для дальнейших разрабатываемых технологических функций, таких как встроенный искусственный интеллект для определения поведения и распознавания изображений, а также спутниковая система связи IoT.

Кроме того, GAIA разрабатывает концепции распределенного искусственного интеллекта и сетей микропроцессоров - меток животных, которые действуют подобно рою. По аналогии с природным роевым интеллектом, инициатива GAIA отображает цифровой роевой интеллект в специальной сети микропроцессоров. Эти спонтанно формирующиеся сети являются основой для распределенного и сенсорного анализа больших объемов данных. Если следовать этому пути, то, например, метки стервятников, которые присутствуют в одном и том же месте во время кормления, смогут объединяться и совместно выполнять такие задачи, как анализ искусственного интеллекта и передача данных.

Для экологических исследований, а также для использования GAIA необходимо надежно и точно распознавать поведение различных видов животных в течение длительного периода времени в отдаленных районах дикой природы. Для этого ученые GAIA разработали и обучили искусственный интеллект (ИИ), который может выполнять классификацию поведения на основе данных GPS и ускорения и точно определять, что делают, например, белоспинные грифы, снабженные животными метками, в любое время и в любом месте. В конечном итоге этот ИИ будет работать непосредственно с животными-метками GAIA и генерировать поведенческую информацию из данных датчиков. На втором этапе ученые объединили классифицированное таким образом поведение с данными GPS, полученными с меток. Используя алгоритмы пространственной кластеризации, они определили места, где определенные виды поведения встречались чаще всего. Таким образом, они получили пространственно-временное разрешение мест, где грифы кормились. Наконец, что не менее важно, GAIA разрабатывает искусственный интеллект для распознавания изображений, который будет анализировать фотографии, сделанные встроенной камерой новой системы меток. Все эти алгоритмы будут работать непосредственно на метке и смогут выполнять эффективную встроенную обработку данных. Это также предъявляет особые требования к ИИ для распознавания изображений, который должен работать особенно экономно и с небольшими объемами данных. С этой целью команды GAIA разрабатывают соответствующие стратегии и модели для разреженного ИИ.

Эта новая система обнаружения туш животных является ключевым активом в предотвращении вымирания видов и урегулировании конфликтов между человеком и дикой природой, поэтому она соответствует цели 4 GBF. Конвейер позволяет быстро обнаружить смерть стервятника или животного, которым стервятники питаются. Оба варианта важны для предотвращения вымирания видов: Отравление тушами животных вносит значительный вклад в сокращение популяций многих видов грифов. Поскольку в поисках пищи грифы используют социальные стратегии, одна отравленная туша может погубить сотни птиц. Ученые из инициативы GAIA показали, что маркировка грифов позволяет обнаружить смерть на ранней стадии и удалить тушу. Пометка грифов и использование описанных здесь механизмов искусственного интеллекта могут существенно сократить дальнейшую смертность. Во-вторых, раннее обнаружение случаев браконьерства в отношении угрожаемых видов может полностью остановить браконьерство на местах и внести значительный вклад в борьбу с вымиранием.

Спутники и самолеты играют важнейшую роль в сборе данных об окружающей среде на расстоянии, помогая нам лучше понять наш климат и экосистемы. Дистанционное зондирование, часто осуществляемое с самолетов, воздушных шаров или спутников, позволяет нам наблюдать за большими территориями и удаленными регионами в течение длительного времени. Эти "глаза в небе" являются бесценным дополнением к наземным наблюдениям, помогая нам понять океанские и воздушные течения, изменения почвенного покрова и изменения климата. Однако животные также обладают необычными чувствами и уникальной способностью обнаруживать изменения в своей среде обитания. Объединив возможности животных с технологиями дистанционного зондирования, GAIA стремится расширить наши возможности по мониторингу и пониманию нашей планеты. Животные обладают превосходными сенсорными способностями и поведенческими стратегиями, которые позволяют им чувствовать тонкие и резкие изменения в своих экосистемах, а также обнаруживать критические инциденты. Грифы, например, выступают в роли "видов-дозорных" и могут поднять концепцию дистанционного зондирования на новую высоту. Они регулярно патрулируют огромные территории в поисках пищи, работая без выбросов, дополнительных ресурсов или ремонта. Кроме того, в своих патрулях они руководствуются исключительным зрением и задачей найти туши. То, как они патрулируют, что ищут и к каким происшествиям приводят, может быть связано с конкретными изменениями в окружающей среде и экологическими событиями.

Чтобы полностью использовать потенциал дистанционного зондирования с помощью грифов, GAIA сосредоточилась на двух важных аспектах. Во-первых, к стервятникам прикрепляются мощные устройства слежения, позволяющие отслеживать их перемещения и поведение в подробных временных и пространственных масштабах. Во-вторых, разрабатываются новые технологические решения для лучшего понимания того, что наблюдают и делают животные. К ним относятся недавно разработанная метка с интегрированной камерой, алгоритмы искусственного интеллекта для определения поведения и распознавания изображений, а также спутниковая связь для охвата удаленных регионов в режиме реального времени. С помощью этих инструментов животные могут получать изображения и данные о своем окружении быстрее, с более высоким разрешением и точностью, чем спутниковые снимки. Этот инновационный подход позволяет нам увидеть природу глазами животных.

GAIA придерживается стратегии минимальных отходов: Используется и развивается только то техническое оборудование, которое является абсолютно необходимым. Ошейники и метки либо остаются надолго (например, грифы), либо собираются регулярно (например, львы) для получения данных. Передатчики не остаются в ландшафте: если передатчик падает или животное, носящее метку, умирает, его находят и удаляют из ландшафта. Таким образом, система GAIA - это система "не оставляющая следов", приносящая значительную пользу экосистемам.