Umělá inteligence sleduje opylovače podle bzučení, bez odchytu a zabíjení

Umělá inteligence se naučila naslouchat bzučení včel a z něj sledovat jejich aktivitu, aniž by bylo nutné zvířata odchytávat a zabíjet. Přístup míří na jeden z palčivých problémů ochrany přírody: jak spolehlivě zjistit, kolik opylovačů v krajině žije, když dosavadní způsoby měření ohrožují právě ty druhy, o jejichž osud jde.

Populace mnoha opylovačů, mezi nimi i čmeláků, v posledních desetiletích výrazně klesají. Za poklesem stojí několik souvisejících příčin. Jde o rozšířené používání chemických pesticidů, ztrátu biotopů, tedy míst, kde mohou včely hnízdit a hledat potravu, a také zrychlující se klimatickou změnu. Jednotlivé tlaky se navíc mohou sčítat, takže druhy oslabené jedním faktorem hůře odolávají dalším.

Právě proto je důležité vědět, jak vážná situace ve skutečnosti je. Jenže přesné údaje o početnosti se získávají obtížně. Řada dosavadních metod monitoringu spoléhá na smrtící pasti. Ty umožňují spočítat a určit odchycené jedince, což vědcům dává spolehlivá data, ale za cenu životů. Při rozsáhlém sledování mohou jediné pasti zahubit desítky tisíc včel, aby se získal přesný počet jedinců. U skupiny, jejíž populace už tak klesají, je to zjevný rozpor: měření stavu samo přispívá k úbytku, který má zachytit.

Zvukový monitoring s pomocí umělé inteligence nabízí cestu, jak se tomuto kompromisu vyhnout. Princip stojí na tom, že včely i čmeláci při letu vydávají charakteristické bzučení. Algoritmus strojového učení se dá natrénovat, aby takové zvuky v nahrávkách rozpoznal, odlišil je od okolního hluku a využil je k odhadu toho, jak intenzivně se opylovači v dané lokalitě pohybují. Nahrávací zařízení se přitom jen umístí do prostředí a zvířata nechá na pokoji, takže je lze použít opakovaně a dlouhodobě na stejném místě.

Autoři přístupu vycházejí z toho, že bez smrtících pastí je obtížné zjistit, jak vážný problém úbytek opylovačů je a zda ochranářské strategie vůbec fungují. Bez spolehlivých a opakovatelných měření se těžko posoudí, jestli například výsadba květnatých pásů, omezení postřiků nebo obnova stanovišť přinášejí kýžený efekt. Ochranáři pak riskují, že budou investovat prostředky do opatření, jejichž přínos nedokážou doložit, nebo naopak přehlédnou, že se situace v některé oblasti zhoršuje.

Neinvazivní sledování má i praktické výhody. Zvukové záznamy lze pořizovat průběžně, nikoli jen v okamžicích, kdy se do terénu vydá odborník, a z jednoho zařízení tak vznikne souvislá řada dat o aktivitě v průběhu dne, sezony i několika let. Taková řada pomáhá postřehnout změny, které by se při občasném sčítání ztratily, například posun aktivity v důsledku oteplování nebo reakci na změnu hospodaření na okolních polích.

Je třeba říct, že odhad aktivity z bzučení není totéž co přesné sečtení jedinců, jaké poskytují pasti. Zvuk vypovídá o tom, jak moc se opylovači v okolí pohybují, nikoli nutně o jejich absolutním počtu, a kvalita výsledků závisí na tom, jak dobře je model natrénován na konkrétní druhy a prostředí. Právě v tom spočívá hlavní otázka dalšího vývoje: nakolik se bude akustické sledování moci stát plnohodnotnou náhradou tradičních metod.

Přesto jde o příklad toho, jak lze moderní technologie nasadit v ochraně přírody způsobem, který zvířata šetří. Pro skupinu, jejíž početnost se v posledních desetiletích zmenšuje a na jejíž práci závisí opylování divokých rostlin i části zemědělských plodin, je možnost sledovat stav populací bez dalších ztrát obzvlášť cenná. Vědci tak mají naději, že získají dostatek spolehlivých údajů k tomu, aby ochranářská opatření mohli nejen zavádět, ale také skutečně vyhodnocovat.