Biyoçeşitliliğin izlenmesi, biyoçeşitlilikte gerçekleşen değişikliklerin belirlenmesi, belirleyicilerin ilişkilendirilmesi gibi pek çok alanda Yapay Zekanın nasıl katkıda bulunabileceğine ilişkin tartışmalar yapılıyor. Bu tartışmalara ilişkin basın bültenini Türkçeye çevirdik ve ilginiz için paylaşıyoruz. Basın bülteninin orijinal metnine ise buradan ulaşabilirsiniz: https://sdg.iisd.org/news/experts-discuss-role-of-ai-in-supporting-biodiversity-conservation/

İyilik için Yapay Zeka (AI for Good), AI for Good, Uluslararası Telekomünikasyon Birliği tarafından 40 BM kuruluşuyla ortaklaşa organize edilen ve İsviçre Hükümeti ile birlikte toplanan Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını ilerletmek için yapay zeka çözümleri hakkında çalışan bir platformdur.

İyilik için Yapay Zeka (AI for Good) adlı web sitesinde yıl boyunca biyoçeşitliliğin farklı boyutlarda ele alınışını ve farklı tartışmalarını takip edebileceğimiz yeni bir platform oluşturuldu. Ai For Good websitesinde yayınlanacak olan gelecek toplantılara dair daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz: https://aiforgood.itu.int/

Hukuk, Doğa ve Toplum Vakfı - HUDOTO

Çeviren: Av. İpek Sezgin

Uzmanlar Biyoçeşitliliğin Korunmasını Desteklemede Yapay Zekanın Rolünü Tartışıyor

Uluslararası Telekomünikasyon Birliği (ITU) ve ortakları, Yapay Zekanın (AI), etkili politika oluşturulmasını desteklemek için biyoçeşitlilik değişikliklerin belirlenmesi ve ilişkilendirilmesine yönelik resmi çerçeve ve kılavuzların uygulanmasına nasıl yardımcı olabileceğini incelemek için bir web semineri düzenledi.

Yapılan web semineriyle, Biyoçeşitlilik için Yapay Zeka üzerine konu bazlı bir teknik konuşma dizisi olan “İyilik için Yapay Zeka(AI For Good)  Keşif Dizisi” başlamış oldu.

Biyoçeşitlilik keşif dizisi için ilgili bağlantı: https://aiforgood.itu.int/about-ai-for-good/discovery/

Birleşmiş Milletler Biyolojik Çeşitlilik Sözleşmesi ile ortaklaşa düzenlenen dizi, dünyanın doğasını korumaya yardımcı olmak için Yapay Zeka ve biyoçeşitlilik topluluklarını bir araya getirmeyi amaçlıyor.

Semineri Humboldt Enstitüsü'nden María Cecilia Londoño ve NatureServe'in Biyoçeşitlilik Göstergeleri Programı'ndan Mike Gill yönetti.

CBD Genel Sekreter Vekili David Cooper ise, keşif dizisinin biyoçeşitliliğin korunması ve sürdürülebilir kullanılmasının doğru ve adil bir şekilde gerçekleştirilmesini desteklemek için yaratıcı çözümleri motive etme hedefini memnuniyetle karşıladı.

Cooper, 2030 yılı için 23 eyleme geçirilebilir hedef ve 2050 yılı için 4 amaç içeren yeni Küresel Biyoçeşitlilik Çerçevesine dikkat çekti. Cooper, hükümetin ve toplumun tamamını içine alan bir yaklaşımla hazırlanan bu çerçevenin uygulanabilmesi için ülkelerin çerçeveyi ulusal plan ve hedeflerine dahil etmesi, finansal kaynaklarını bu yönde kullanması ve kapasite oluşturması gerektiğini söyledi.

Gösterge merkezli ilerleme izlemesine olanak sağlayan araçlara olan ihtiyacı belirleyen Cooper, Yapay Zekanın diğer kullanımlarının yanı sıra türlerin tanımlanması, biyoçeşitlilik kaybına neden olan dinamiklerin belirlenmesi ve ekosistem restorasyonu için uygun alanların haritalanmasındaki mevcut uygulamalarına dikkat çekti. Temsili, yüksek kaliteli veriler için çağrıda bulunarak, Yapay Zekanın yerel bilgilerin bir kenara atılmasına yol açmamasını ve optimizasyon algoritmalarının yerli halklar ve yerel topluluklar dahil olmak üzere tüm paydaşların ve hak sahiplerinin zarar görmemesini sağlamak için insan zekasının gerekli olacağını belirtti.

McGill Üniversitesi'nden Andrew Gonzalez, yapay zekanın ilerlemeyi izleyerek ve değişikliğe neden olan dinamiklerin biyoçeşitlilik üzerindeki etkilerini ilişkilendirecek biyoçeşitlilik değişikliklerinin saptanması ve ilişkilendirilmesi çerçevesi önerdi. Bu çerçevenin ana hatlarını ise 5 adımda aşağıdaki şekilde çizdi.

• Nedensel modelleme;

• Gözlem; biyoçeşitlilik unsurlarını kaydetme süreci;

• Tahmin; değişkenlerin istatistiksel tahminlerine atıfta bulunarak yapılan tahmin;

• Değişimin saptanması ve

• İlişkilendirme; birden fazla nedensel faktörde saptanan değişikliklerin tutarsızlığını, bu etkileri tahmini için kullanılan nedensel modellere istatiksel bir güven aralığı atayarak değerlendirme süreci.

Gonzalez, Çerçevenin biyoçeşitlilik bilimi ile yapay zeka arasındaki köprüyü güçlendirebileceğini ve insan etkileri ile biyoçeşitlilik kaybının azaltılması için gereken eylemlerin hızlı bir şekilde değerlendirilmesini destekleyeceğini öne sürdü.

Gonzalez’in belirlediği zorluklar arasında:

• Veri adaletsizliği; Dünya yüzeyinin %7’sinden daha azına odaklanan milyarlarca gözlem veri adaletsizliğine yol açıyor

• Veri egemenliği;

• Göstergeler için erişilebilir iş akışları ve

• Daha iyi sonuçlar için işbirliği.

Gonzalez, Yapay Zekanın uygulanmasına rehberlik edecek büyük ve küçük verileri birleştiren teorik veri bilimine ihtiyaç duyulduğunun altını çizdi. Biyoçeşitlilik Gözlem Ağlarının,  biyoçeşitlilik gözlemlerinden biyoçeşitlilik değişikliğini saptamaya ve ilişkilendirmeye; senaryolar ve tahminler üretmeye; politika, karar verme ve yerel yönetimi desteklemeye kadar ortak yapımları gözlemlemedeki rolünü özetledi. Metin madenciliği yoluyla nedensel keşfin ilerletilmesi, gözlemlemeye tam otomatik bir yaklaşım sağlamak, tür etkileşimlerini öngörmek için sinir ağı yaklaşımlarını kullanmak, bitki biyoçeşitliliğindeki büyük ölçekli düşüşleri tahmin etmek için makine öğrenimini kullanmak ve farklı iklim değişikliği senaryoları altındaki ağaç çeşitliliğini öngörmek için gradyan arttırma yönteminin kullanılması da dahil olmak üzere Yapay Zekanın kullanımına örnekler verdi.

Soru-cevap oturumu sırasında katılımcılar yapay zeka okuryazarlığı, veri ulaşılabilirliği ve insan ile analitik araçlar ve yapılan çıkarımlar arasındaki kopukluk ile ilgili olanlar da dahil olmak üzere Yapay Zekanın saptama ve ilişkilendirme sisteminde ilerlemesinin önündeki engelleri tartıştı.

Biyoçeşitlilik değişikliği için araçlardan yararlanma, denkler arası veri paylaşımı, makine öğrenimindeki nedensel çıkarım çerçevelerini geleneksel ve teorik bilgilerle birleştirmek gibi konularda kamu-özel sektör arasında ortaklıklara desteklerini ifade ettiler.

İyilik için Yapay Zeka(AI for Good), yapay zeka yenilikçileri ve "sorun sahiplerinin" bir araya gelerek Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını ilerletmek için pratik Yapay Zeka çözümlerinin belirlendiği dijital bir platformdur. AI for Good, Uluslararası Telekomünikasyon Birliği tarafından 40 BM kuruluşuyla ortaklaşa organize edilir ve İsviçre Hükümeti ile birlikte toplanır.