Letos je tomu už 150 let, kdy byly svět vědy a tehdejší společnost seznámeny s myšlenkami Charlese Darwina, který ve své knize O původu druhů propojil principy postupného vývoje s teorií přírodního výběru. Aby uctili toto výročí, ale také aktualizovali Darwinův odkaz, sjeli se vědci nejrůznějšího zaměření v listopadu do Kanady, kde se pod záštitou University of Toronto konala světová konference nazvaná 150 Years After Origin. Za Česko přispěli do programu i vědci z Masarykovy univerzity.
Ti zde ve spolupráci s vědci z Univerzity Komenského v Bratislavě prezentovali možnosti využití metod umělé inteligence pro určování hmyzu – v sekci A Brave New Darwin tak přednesl entomolog Peter Fedor z Bratislavy referát na téma Advances in Artificial Intelligence in Species Identification.
„Jestli jsme za 250 let od dob Karla Linného, který položil základy systému pojmenování a třídění druhů, popsali asi milion různých organismů a zároveň podle některých odhadů existuje něco mezi 5 až 30, ale i 80 miliony dalších, dosud neobjevených, je potřeba zintenzifikovat i zjednodušit jejich určování. Kdybychom ovšem postupovali stejným tempem jako doposud, tak mnohé druhy dříve vymřou, než je poznáme. S determinací, ale i s objevováním nových druhů mohou napomoci právě netradiční metody,“ konstatuje Jaromír Vaňhara, entomolog z Přírodovědecké fakulty zapojený do prezentovaného projektu.
Moucha kuklice posloužila jako jeden z modelových objektů, na nichž byla metoda určování druhů pomocí umělé inteligence ověřena. Foto: Petr Pařil.
„Určování hmyzu klasickými metodami je náročná práce i pro kvalifikované specialisty. My jsme modelově pro některé druhy připravili databáze, pomocí kterých můžeme za využití umělých neuronových sítí provést rutinní klasifikaci podstatně rychleji,“ uvádí další z vědců spolupracujících na projektu, chemik z Přírodovědecké fakulty Josef Havel. V praxi to vypadá tak, že využívaný počítačový program, postavený na principech umělé inteligence a vybavený databází charakteristických znaků jednotlivých druhů, může další jedince určovat sám a zjednodušit tak odborníkům práci. „Existují ovšem i pokusy s automatickým určováním druhů, například na základě digitálních fotografií. Představte si, že by stačilo poslat počítači z terénu fotografii organismu a on by vám obratem určil, o jaký druh se jedná,“ nastiňuje takovou vizi Havel.
Schéma biometrických znaků pro databázi třásněnek – vybavena těmito znalostmi dokáže umělá inteligence rozlišit jednotlivé druhy. Foto: Archiv Petra Fedora.
Entomolog Vaňhara však dodává, že lidský faktor zůstává a zůstane vždy nepostradatelný. Ať už při vytváření databáze, která musí být pro správné fungování metody naprosto precizní, tak při interpretaci získaných výsledků či při popsání nového druhu. „Systém vám totiž nový druh nepopíše – jen oznámí chybu, že se ten který zkoumaný exemplář vymyká využívané databázi. Pak musí nastoupit specialista a zjistit, jestli jde o skutečnou chybu v databázi nebo je to skutečně něco nového,“ vysvětluje Vaňhara.
Peter Fedor v předneseném příspěvku nicméně potvrzuje, že skutečně jde o novou rovinu chápání určování biologických objektů. „Na sympóziu v Kanadě mala prezentácia veľký ohlas. Popri štandardnej výbave tradičnej taxonómie a molekulárnej biológie posúva umelá inteligencia systematické vedy do veku informačných technológií,“ uvádí Fedor.
Vaňhara ovšem mírní optimismus. Při množství druhů totiž není reálné, že by se cokoliv, co se v terénu najde, mohlo tímto způsobem okamžitě určovat. „Metoda samo o sobě také není úplnou novinkou. V jiných oborech se používá už delší dobu, mnohdy však pro jednodušší klasifikaci. V taxonomii se ovšem využívá doposud minimálně a v tom je náš zásadní přínos. Na modelových příkladech jsme už schopni nejen druhy určovat a vyhledávat nové, ale tam, kde někdy tradiční morfologie selhává, můžeme řešit i některé nesrovnalosti. Metoda nám také umožňuje, třeba při řešení některých taxonomických dilemat, ověřovat výsledky získané jinými způsoby. Se svými studenty jsem tak již měl možnost naše molekulární či morfologické výsledky nezávisle potvrdit, a to díky našemu výzkumnému záměru, věnovanému diverzitě,“ uvádí Vaňhara.
Široké uplatnění Metoda může najít své významné uplatnění například při odhalování škůdců v zemědělství. „V rade prípadov sú si totiž škodlivé druhy veľmi podobné s druhmi, ktoré sú úplne neškodné,“ zmiňuje Fedor. Metoda využívající umělé inteligence by mohla v budoucnu umožnit rozlišení takových druhů podstatně rychleji než dnes, což je zvláště u karanténních škůdců často rozhodující. Podobné využití metod umělé inteligence vyhodnocujících databáze znaků ale nemusí sloužit jen při určování hmyzu v entomologii, ale v řadě dalších disciplín.
Schéma možné jednoduché architektury umělých neuronových síťí pro 3 druhy.