"חלום של שנים"

השחפיות כבר מנוטרות: כך יעקבו אחרי עופות הים

אלגוריתם חדשני המשלב בינה מלאכותית לניטור מלא ואוטומטי של מושבות קינון פותחה בישראל

קובי פינקלר

כ"ז באב תשפ"ה, 21/08/25 11:52

א+

א-

שחפית גמדית. צילום - יוסף כיאט, החברה להגנת הטבע (3)

חוקרים מאוניברסיטת חיפה, החברה להגנת הטבע, רשות הטבע והגנים, אוניברסיטת תל אביב ומוזיאון הטבע ע"ש שטיינהרדט, פיתחו אלגוריתם חדשני המשלב בינה מלאכותית עם ידע אקולוגי לניטור אוטומטי, מדויק ובלתי פולשני של מושבות קינון של עופות ים.

המערכת נבחנה במושבת קינון גדולה ומעורבת של שחפיות משני מינים בעתלית, שמהווה אתר קינון ל-90% מהאוכלוסייה המקננת בישראל של שחפית ים (Sterna hirundo) ושחפית גמדית (Sternula albifrons, מין בסכנת הכחדה בישראל).

ד"ר ענבל שקלר, מהחברה להגנת הטבע ואוניברסיטת חיפה, ואייל חלבי – שניהם סטודנטים במעבדה של אילן שמשוני של למידה עמוקה ועיבוד תמונה, שהובילו את המחקר, מציינים שריכוז גבוה כפי שניתן למצוא בעתלית, של פרטים במקום אחד, מעלה את הסיכון לאירועים קטסטרופליים, כגון טריפה, התפרצות מחלות או שינויים אחרים בבית הגידול – ולכן מחייב ניטור ומעקב תכוף ומדויק. "היכולת לנטר מושבות גדולות בצורה אוטומטית ומדויקת, וזאת מבלי להפריע לציפורים, היא חלום של שנים בתחום שימור הטבע. אנחנו רואים כאן חיבור בין טכנולוגיה מתקדמת לידע אקולוגי מצטבר – וזה משנה את כללי המשחק", אומרת ד"ר שקלר. ד"ר אילן שמשוני, אוניברסיטת חיפה: "המערכת שלנו יודעת לזהות מינים דומים מאוד, לעקוב אחר התנהגות קינון ולהבדיל בין פרטים מקננים ללא-מקננים – אתגר שבספירה ידנית דרש שעות רבות,מאמץ עצום ובמקרים רבים תוצאות פחות אמינות".

הטכנולוגיה החדשה עושה שימוש בשתי מצלמות נשלטות מרחוק (PTZ) המוצבות במושבת הקינון של השחפיות. המצלמות מבצעות ארבע סריקות וידאו יומיות. האלגוריתם, המבוסס על מודל YOLOv8 ללמידה עמוקה, מזהה בזמן אמת את מיני השחפיות, סופר אך ורק את הפרטים המקננים, וממפה את מיקומם המדויק בשטח מושבת הקינון. שילוב של תכונות התנהגותיות ואקולוגיות – כמו נאמנות למיקום הקן, גודל גוף ותבניות תנועה – שיפר את יכולת הזיהוי והקטין את טעות הספירה לפער ממוצע של כ-2% בלבד לעומת ספירה ידנית, עם דיוק של מעל 90% בהבחנה בין פרטים מקננים ופרטים שאינם מקננים. "השילוב של טכנולוגיות מתקדמות בתחום האקולוגיה ושמירת הטבע הוכחה כהצלחה גדולה, עם פוטנציאל עצום, ואנחנו ממשיכים לקדם ולפתח את האלגוריתם כך שנוכל ללמוד על חיי בעלי חיים ברזולוציה שלא היינו יכולים לדמיין בעבר", מוסיף חלבי.

אחד היתרונות המשמעותיים של המערכת שפותחה הוא מניעת הפרעה למושבה: בניגוד לשיטות מסורתיות המצריכות כניסה פיזית לשטח המחקר או שימוש נרחב בכוח אדם, כאן כל הנתונים נאספים מרחוק, מה שמפחית את הלחץ על העופות המקננים ומשמר את ההתנהגות הטבעית שלהם. הפתרון החדשני ניתן להתאמה למגוון רחב של מינים ואתרים, החל ממושבות עופות ים אחרות, דרך אתרי קינון של עופות מים שונים, ועד למושבות עטלפים או אתרי לינה של ציפורים נודדות. המשמעות הרחבה היא שבעידן של משבר אקלים וירידה מואצת במגוון הביולוגי, פיתוח כלי ניטור אוטומטיים, עקביים וזולים מאפשר קבלת תמונת מצב עדכנית בזמן אמת אודות אוכלוסיות בסיכון, ומסייע בקבלת החלטות לשימור וניהול בתי גידול מבוססות נתונים. המערכת שפותחה בישראל מדגימה כיצד שיתוף פעולה בין חוקרים מתחומי ידע שונים, מדעי המחשב ומדעי החיים, יכול לייצר קפיצת מדרגה ביכולות שמירת טבע. "במציאות של שינויי אקלים ואיומים גוברים על עופות ים, מידע איכותי ועדכני הוא כלי קריטי.