توصّلت باحثة من «جامعة أمستردام» في هولندا، إلى طريقة جديدة قد تُسهم في حماية قردة الشمبانزي من تأثيرات التغيرّات المناخية، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وتمكّنت من تطوير جهاز كشف صوتي قادر على التعرّف إلى أصوات الشمبانزي بدقة عالية، ما يُسهّل عملية مراقبة هذه الحيوانات المهددة بالانقراض.
وتتطلب حماية الشمبانزي استراتيجيات فعّالة تعتمد على بيانات دقيقة، وقد أظهرت بحوث أدرين شيتايات من «جامعة أمستردام»، التي أجرتها في تنزانيا أهمية جمع هذه البيانات.
واستندت شيتايات في بحوثها التي أجرتها في تنزانيا بوصفها جزءاً من أطروحتها لنيل درجة الدكتوراه من الجامعة المذكورة، إلى إعداد أول مسح شامل لتعداد قردة الشمبانزي في منتزه جبال ماهالي الوطني، الذي يمثّل أحد أهم النظم البيئية في المنطقة وأكبر تجمُّع لهذه الكائنات في البلاد.
كما طوّرت جهازاً للكشف الصوتي قائماً على التعلّم العميق، الذي يُعدّ أحد فروع الذكاء الاصطناعي، يمكنه التعرُّف إلى أصوات الشمبانزي؛ مما يتيح مراقبة هذه الكائنات بشكل أكثر كفاءة والتنبؤ بالتهديدات المحتملة.
وتعيش مجموعة كبيرة من قردة الشمبانزي في تنزانيا، وتغطّي منطقة ماهالي نحو 20 ألف كيلو متر مربّع. ورغم أهمية هذه المنطقة، ثمة نقص في البيانات الشاملة حول قردة الشمبانزي فيها.
وعادة تنام قردة الشمبانزي في أعشاش ونادراً ما تستخدم العشّ عينه ليلتين متتاليتين، مما يعني أنها تصنع عشاً جديداً كل يوم.
واستخدمت الباحثة طريقة مبتكرة تعتمد على عدّ الأعشاش، واستعانت بالتعلُّم العميق لتدريب جهاز الكشف الصوتي للتعرُّف إلى أصوات الشمبانزي. وجرت تغذية الجهاز بآلاف من تسجيلات أصوات الشمبانزي، وعبر عملية التعلُّم، تعلّم الجهاز تمييز الأصوات المختلفة للشمبانزي بدقة عالية.
وتوصّلت الباحثة إلى تقدير لكثافة تجمّعات الشمبانزي في جميع أنحاء المنتزه بدقة، ووجدت أنها تتراوح بين 1.1 و3.7 شمبانزي لكل كيلو متر مربّع.
واستطاعت شيتايات تحديد مواقع قردة الشمبانزي وتتبُّع تكرار وجودها، مما أسهم في فهم أعمق لحاجاتها البيئية وتطوير استراتيجيات أكثر فاعلية لحمايتها في ظلّ التغيّرات المناخية.
وأوضحت أنّ تقنيات الرصد الصوتي غير المباشر تسجّل كل الأصوات بالقرب من الجهاز، مثل أصوات الشمبانزي، مما يساعد في تحديد أماكن وأوقات وجودها وعددها.
وأضافت عبر موقع الجامعة أنّ حجم التسجيلات كان كبيراً، ويمكن أن تستغرق وقتاً طويلاً للاستماع إليها يدوياً، لذلك فإنها طوّرت نظاماً يعتمد على التعلُّم العميق لتمييز أصوات الشمبانزي وفرز البيانات الضخمة وتحليلها بكفاءة.
ونوّهت بأنّ هذه التكنولوجيا يمكن أن تتطوّر لتتعرّف إلى قردة الشمبانزي بشكل فردي، ما يساعد في فهم التركيبة الديموغرافية لتجمعاتها مثل أعداد الذكور والإناث وفئاتها العمرية، وتقديم حماية أفضل لهذه الحيوانات المهدَّدة بالانقراض.
