Inspirujące badania nowej generacji dotyczące ekosystemu Arktyki
Zmiana klimatu w sposób zasadniczy wpływa na ekosystemy Arktyki, a proces ten postępuje szybciej niż w jakimkolwiek innym miejscu na naszej planecie. Dwutlenek węgla z atmosfery, który został uwięziony w glebach Arktyki przed milionami lat, jest obecnie uwalniany w postaci gazów cieplarnianych – dwutlenku węgla i metanu. Jednak pomimo tej wiedzy i dziesięcioleci badań naukowcy wciąż nie są pewni dokładnej skali tego zjawiska ani tego, w jaki sposób będzie ono oddziaływać w połączeniu z efektem globalnego ocieplenia, które je powoduje. „Jednym z istotnych wyzwań jest brak dowodów empirycznych dotyczących przyszłej ucieczki dwutlenku węgla w przewidywanych warunkach klimatycznych”, wyjaśnia Ivan Janssens, profesor Wydziału Biologii Uniwersytetu w Antwerpii i kierownik projektu FutureArctic. Jak dodaje Janssens, naukowcy często pozostają w tyle za rzeczywistością, ponieważ obserwacje terenowe nie wychodzą poza aktualnie panujące warunki. „Zanim udało się zebrać i przeanalizować wystarczającą ilość dowodów, klimat zdążył się już zmienić, a wraz ze zmianą pojawiły się wszystkie związane z tym mechanizmy sprzężenia zwrotnego”, zaznacza. Co zaskakujące, tempo uwalniania dwutlenku węgla często przekracza założenia naukowców. „W tym właśnie tkwi prawdziwa wartość koncepcji FutureArctic: oferuje ona eksperymentalne dowody na dużą skalę dotyczące przyszłych scenariuszy”, mówi Janssens. W ramach finansowanego przez Unię Europejską projektu FutureArctic, realizowanego przy wsparciu działań „Maria Skłodowska-Curie”, Janssens i jego zespół zorganizowali szkolenia dla naukowców na wczesnym etapie kariery z myślą o przeprowadzeniu dokładniejszej analizy potencjalnej wymiany dwutlenku węgla w ekosystemie arktycznym. Projekt obejmuje unikalny eksperyment prowadzony na Islandii, w którym wykorzystywane jest uczenie maszynowe i „ekosystem rzeczy” na potrzeby analizy dużych ilości strumieni danych środowiskowych w geotermalnie kontrolowanych warunkach.
Tworzenie „ekosystemu rzeczy”
Termin „ekosystem rzeczy” został zainspirowany pojęciem „internetu rzeczy”, odnoszącym się do połączonej infrastruktury zaprojektowanej w celu lepszego zrozumienia większych systemów. Celem projektu FutureArctic było przeprowadzenie podstawowych badań mających na celu stworzenie sieci połączonych czujników w naturalnym ekosystemie. Sieć umożliwiłaby jednoczesną ocenę wielu procesów zachodzących w obrębie ekosystemu, co otworzyłoby nowe możliwości zaawansowanej analizy funkcjonowania ekosystemu przy pomocy uczenia maszynowego. Niektórzy młodzi naukowcy byli zaangażowani w opracowanie prototypów innowacyjnych czujników, które pozwalają na pomiary w wysokiej rozdzielczości złożonych procesów ekosystemowych, takich jak wzrost korzeni i strumienie wody w glebie. Dodatkowo pracowali oni nad pionierskimi technologiami umożliwiającymi prowadzenie obserwacji z dronów. Inni młodzi naukowcy koncentrowali się na pogłębianiu fundamentalnej wiedzy z zakresu zdrowia roślin i gleby. Jednym z celów projektu jest wyposażenie stanowisk terenowych w bardzo dużą liczbę różnorodnych czujników i przeprowadzenie wstępnych analiz procesów ekosystemowych za pomocą metod wspomaganych maszynowo, co pozwoli na uzupełnienie tradycyjnych badań terenowych i eksperymentalnych. „Integracja tych dwóch podejść może znacząco poprawić naszą zdolność do tworzenia dokładniejszych modeli ekosystemów, szczególnie tych umożliwiających przewidywanie pochłaniaczy dwutlenku węgla w ekosystemach w przyszłości”, dodaje Janssens.
Inspirujące związki między dyscyplinami naukowymi
W ramach projektu naukowcy opracowali protokoły przydatne do analizy danych przy użyciu uczenia maszynowego, co wymagało multidyscyplinarnej współpracy. „Od naukowców zajmujących się środowiskiem wymagało to głębokiego zrozumienia potrzeb uczonych pracujących ze sztuczną inteligencją, a z kolei od specjalistów w dziedzinie SI wymagało to zrozumienia złożoności procedur monitorowania naturalnego ekosystemu”, zauważa Janssens. „Dużym przełomem było połączenie tych dwóch dziedzin, a obecnie rozważamy już kolejny poziom integracji”. Zespół ma nadzieję, że wyniki projektu wykażą potencjalne korzyści płynące z umieszczania bogatej sieci przyrządów badawczych w ekosystemach i wykorzystania wyników wstępnej analizy wspomaganej maszynowo w celu uzyskania głębszego wglądu w złożoność przyszłych procesów uwalniania i pochłaniania dwutlenku węgla przez ekosystemy. „Jeśli uda nam się zainspirować innych do wykorzystania naszego podejścia, uznamy to za znaczący sukces”, podkreśla Janssens.
Słowa kluczowe
FutureArctic, arktyczne, ekosystemy, SI, badania, ekosystem rzeczy, środowisko, przełom, uczenie maszynowe
