Humbaki, jedne z najbardziej majestatycznych stworzeń oceanów, odbywają jedne z najdłuższych migracji spośród wszystkich ssaków na Ziemi, pokonując tysiące mil między tropikalnymi wodami rozrodczymi a chłodniejszymi żerowiskami. Ważące nawet 40 ton i mierzące do 18 metrów długości olbrzymy przez lata były niezwykle trudne do monitorowania na rozległych obszarach oceanicznych – aż do teraz.
Przełom nastąpił dzięki platformom takim jak Happywhale, które wykorzystują zaawansowane algorytmy AI do identyfikacji poszczególnych wielorybów na podstawie zdjęć ich płetw ogonowych. „Na północnym Pacyfiku zidentyfikowaliśmy niemal każdego żyjącego humbaka” – wyjaśnia Ted Cheeseman, założyciel Happywhale. System przetwarza zdjęcia przesyłane zarówno przez profesjonalnych badaczy, jak i obywatelskich naukowców, natychmiast porównując je z rozbudowaną bazą wcześniej udokumentowanych osobników.
To podejście oparte na crowdsourcingu okazało się niezwykle skuteczne. Baza danych zawiera już niemal 800 000 zdjęć, które pozwoliły zidentyfikować ponad 100 000 indywidualnych wielorybów na całym świecie. Technologia ujawniła już niepokojące trendy, w tym 20-procentowy spadek populacji humbaków na północnym Pacyfiku w latach 2012–2021, zbiegający się w czasie z poważną falą upałów morskich, która zakłóciła łańcuchy pokarmowe.
Precyzja i wydajność systemu AI zrewolucjonizowały badania nad wielorybami. To, co kiedyś wymagało lat ręcznej analizy, dziś można osiągnąć w ciągu kilku tygodni. „Dysponowanie takim algorytmem znacząco przyspiesza proces pozyskiwania informacji” – podkreślają naukowcy, którzy dzięki technologii przeanalizowali ponad 200 000 zdjęć wielorybów obejmujących ponad dwie dekady.
Poza śledzeniem populacji, technologia dostarcza kluczowych danych o tym, jak wieloryby reagują na narastające wyzwania środowiskowe. W miarę nasilania się zmian klimatycznych, ocieplania się mórz, kolizji ze statkami i zaplątywania się w sprzęt rybacki, zagrożenia dla tych morskich ssaków rosną. System śledzenia oparty na AI zapewnia naukowcom bezprecedensową dokładność, umożliwiając wdrażanie skuteczniejszych strategii ochronnych opartych na danych w czasie rzeczywistym dotyczących ruchów i zachowań wielorybów.
Sukces tego podejścia zainspirował powstanie podobnych rozwiązań AI dla innych gatunków morskich, pokazując, jak sztuczna inteligencja może stać się potężnym sojusznikiem w globalnych wysiłkach na rzecz ochrony dzikiej przyrody.