تقطع مليارات الطيور مسافات شاسعة عبر القارات والمحيطات كل عام في رحلات هجرة مهمة للحفاظ على التوازن البيئي. فالطيور تؤدي دورًا مهمًا في تلقيح النباتات، ونشر البذور، والسيطرة على الآفات، مما يساهم في الحفاظ على النظم البيئية. لكن هذه الطيور تواجه تحديات كبيرة مثل: فقدان الموائل الطبيعية، والتغيرات المناخية، والتمدن المتسارع. لذا، أصبح فهم أنماط هجرتها واحتياجاتها إلى البقاء أكثر أهمية من قبل.

في الماضي، كانت دراسة حركة الطيور المهاجرة تعتمد على أساليب تقليدية بطيئة ومحدودة النتائج. وأما اليوم، فقد أتاح الذكاء الاصطناعي تطوير أدوات مبتكرة يمكنها تحليل أصوات الطيور ورصد مسارات هجرتها بدقة وسرعة غير مسبوقة. وهذه الأدوات تُحدث تحولًا جذريًا في الأبحاث البيئية، مما يساهم في حماية الطيور والحفاظ على التنوع البيولوجي.

أهمية هجرة الطيور في التوازن البيئي:

تعد الطيور المهاجرة عنصرًا أساسيًا في النظم البيئية، وأعدادها تستخدم كمؤشرات على صحة البيئة. على سبيل المثال: يشير انخفاض أعداد طائر السنونو في أمريكا الشمالية إلى قلة الموائل الطبيعية وانخفاض أعداد الحشرات. ومن ناحية أخرى، تساعد هجرة طائر الخرشنة القطبية (Arctic tern) التي تمتد لمسافة قدرها 40 ألف كيلومتر، العلماء في فهم صحة النظم البيئية في المناطق القطبية والمحيطات.

ولأن معظم الطيور تهاجر ليلًا، أصبحت المراقبة الصوتية وسيلة فعالة لدراسة حركتها؛ إذ يتميز كل نوع من الطيور ببصمة صوتية فريدة تتيح للباحثين تحديد أنواع الطيور المهاجرة دون الحاجة إلى رؤيتها. فمن خلال تسجيل أصوات الطيور، يمكن للعلماء تتبع حركتها وتعرّف أنواعها وفهم سلوكياتها.

الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الصوتية للطيور:

مع ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي، طُوّرت أدوات مثل BirdVoxDetect و BirdNET التي أحدثت نقلة نوعية في دراسة حركة الطيور المهاجرة. وتُستخدم هذه الأدوات لتحليل كميات كبيرة من البيانات الصوتية بدقة عالية.

يمكن لأداة BirdVoxDetect التي طُورت بالتعاون بين مختبر كورنيل لعلم الطيور (Cornell Lab of Ornithology) وجامعة نيويورك تحديد أصوات الطيور في الليل وتصنيفها، حتى في البيئات المليئة بالضوضاء وذلك بالاعتماد على نظام ذكاء اصطناعي مخصص. وتتميز بقدرتها على تصفية الأصوات في الخلفية مثل: صوت المطر وأصوات السيارات، وتعزيز وضوح أصوات الطيور. وقد ساعدت هذه الأداة العلماء في تحليل آلاف الساعات من التسجيلات الصوتية، وتحديد مئات الآلاف من أصوات الطيور، كما قدمت بيانات دقيقة عن أعداد الطيور وأنواعها بتكلفة منخفضة.

تتميز BirdVoxDetect بمرونتها، إذ يمكن تكييفها مع مناطق جديدة باستخدام بيانات تدريب محدودة. وقد أتاح ذلك استخدامها لدراسة الطيور في بعض المناطق النائية مثل غابات الأمازون. كما ساهمت في تسهيل إجراء دراسات واسعة النطاق من خلال أتمتة عمليات جمع البيانات وتحليلها.

وأما أداة BirdNET، فهي موجهة للعلماء وهواة الطيور على حد سواء، فهي تتيح لهم تسجيل أصوات الطيور باستخدام هواتفهم الذكية. وخلال فعالية Global Big Day لعام 2024، ساعدت الأداة المشاركين في تعرف أكثر من 900 نوع من الطيور لحظيًا، مما يشجع المشاركة المجتمعية في جهود الحفاظ على البيئة.

الذكاء الاصطناعي وحماية الطيور:

ساعدت بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحسين إستراتيجيات الحفاظ على الطيور. على سبيل المثال: استخدمت أنظمة ذكاء اصطناعي لتنفيذ برنامج “إطفاء الأنوار” في بعض المدن الكبيرة في أثناء مواسم الهجرة، للحد من اصطدام الطيور بالمباني العالية. وقد أثبت هذا البرامج نجاحه في مدينة شيكاغو، حيث تراجعت حوادث اصطدام الطيور بنحو ملحوظ.

الخلاصة:

يفتح الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة لدراسة حركة الطيور المهاجرة وحمايتها. ومن خلال أدوات متقدمة مثل BirdVoxDetect وBirdNET، أصبح من الممكن جمع بيانات دقيقة عن الطيور وتحليلها بسرعة، مما يعزز حماية الموائل الحيوية والحفاظ على التوازن البيئي. وهذه الأدوات لا تقتصر استخداماتها على دراسة حركة الطيور فقط، بل طُورت لدراسة أنواع أخرى من الحيوانات، مثل: الخفافيش والحيتان.