Sử dụng trí thông minh nhân tạo để quản lý đa dạng sinh học

Theo nghiên cứu tại Đại học Birmingham, các chuyên gia có thể đưa ra các quyết định quan trọng về quản lý đa dạng sinh học trong tương lai bằng cách sử dụng trí thông minh nhân tạo để học hỏi từ sự thay đổi môi trường trong quá khứ.

Một nhóm nhà khoa học do Khoa Khoa học Sinh học của Đại học Birmingham dẫn đầu, đã dùng trí tuệ nhân tạo để quan sát mối liên hệ giữa đa dạng sinh học, các sự kiện ô nhiễm và những thay đổi môi trường như biến đổi khí hậu khi chúng xảy ra và kiểm tra các tác động của chúng đối với hệ sinh thái trong quá khứ.

Sau đó họ sẽ sử dụng những hiểu biết sâu sắc này để dự báo các vai trò của hệ sinh thái như giảm thiểu biến đổi khí hậu, cung cấp lương thực và nước sạch.

Theo PGS.TS Luisa Orsini, Đại học Birmingham, đa dạng sinh học duy trì nhiều vai trò hệ sinh thái. Tuy nhiên, những vai trò này đang suy giảm ở mức báo động. Các thế hệ tương lai có thể không được tận hưởng các lợi ích của thiên nhiên nếu chúng ta không bảo vệ được đa dạng sinh học.

Việc thiếu hiểu biết về các quy trình liên kết với nhau của hệ sinh thái đã dẫn đến việc quản lý yếu kém, với các tác động tiêu cực đến môi trường, nền kinh tế.

Mất đa dạng sinh học xảy ra trong nhiều năm và thường do tác động tích lũy của nhiều mối đe dọa môi trường. Các nhà nghiên cứu cho biết, chỉ bằng cách định lượng đa dạng sinh học trước, trong và sau các sự kiện ô nhiễm, các nguyên nhân của đa dạng sinh học và sự mất đi các lợi ích của hệ sinh thái mới có thể được xác định.

Nhưng quản lý đa dạng sinh học trong khi đảm bảo cung cấp các dịch vụ hệ sinh thái là một vấn đề phức tạp vì nguồn lực hạn chế, các mục tiêu cạnh tranh và nhu cầu về lợi nhuận kinh tế. Bảo vệ mọi loài là không thể. Vì vậy, sử dụng trí tuệ nhân tạo là cách để ưu tiên các phương pháp tiếp cận bảo tồn và các can thiệp giảm thiểu.

Các nhà nghiên cứu cho biết, họ cần một hệ thống toàn diện, dựa trên bằng chứng chính xác để giúp các nhà quản lý và hoạch định chính sách có thể đưa ra quyết định đúng đắn về quy định bảo tồn trong tương lai.