يعد التعرف الآلي على سلوك الحيوانات المهددة بالانقراض أمرا حاسما لحفظ التنوع الحيوي وتحسين رفاه الحيوان، غير أن الملاحظة اليدوية التقليدية ما تزال غير فعالة وتدخلية في طبيعتها، وتسهم هذه الدراسة مباشرة في الإدارة المستدامة للحياة البرية عبر تمكين رصد غير تدخلي وقابل للتوسع وفعال يدعم التوازن البيئي طويل الأمد، وينسجم مع عدد من أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة، وبخاصة الهدف الخامس عشر المتعلق بالحياة في البر والهدف الثاني عشر المتعلق بالاستهلاك والإنتاج المسؤولين، ويكتسب الرصد الآلي أهمية إضافية في ظل تناقص أعداد الأنواع المهددة بالانقراض وتسارع فقدان موائلها، إذ لا يمكن تصميم تدابير حماية فعالة دون بيانات دقيقة عن سلوك الحيوانات واحتياجاتها البيئية، وهو ما تعجز الملاحظة اليدوية عن توفيره بالسرعة والنطاق المطلوبين في البرامج الحفظية الحديثة
وتواجه مقاربات التعلم العميق الحالية صعوبات مع ندرة بيانات السلوك وتعقيد البيئات، مما يؤدي إلى ضعف تعميم النماذج، وقد ركزت الدراسة على رصد سلوك الحيوانات المهددة بالانقراض وبخاصة السلوكيات الاجتماعية والبيئية النوعية للباندا العملاقة، مقترحة إطار تعلم متعدد الوسائط يزاوج بين مقاطع الفيديو والنصوص لتعزيز القدرة على تمثيل السلوك في مجموعات البيانات صغيرة الحجم، وتعتمد مقاربة الدراسة على الجمع بين المعلومات البصرية الواردة في مقاطع الفيديو والإرشادات اللغوية الواردة في النصوص، بما يتيح للنماذج فهم السلوك في سياقه الدلالي، وهو ما يمثل اتجاها حديثا في التعلم متعدد الوسائط يربط بين الرؤية واللغة لتعزيز دقة التصنيف ومتانته
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى تطوير إطار تعلم متعدد الوسائط للتعرف الآلي على سلوك الحيوانات المهددة بالانقراض بدقة ومتانة عاليتين، واعتمد الإطار المقترح المسمى إيه بي كليب على التعلم التبايني متعدد الوسائط بين أزواج الفيديو والنص، مستفيدا من الإشراف باللغة الطبيعية لتعزيز القدرة على التمثيل، ودمج الإطار بين التدريب المسبق وتعلم المحفزات والضبط الدقيق لتحسين الأداء خصيصا لمجموعات بيانات سلوك الحيوان صغيرة الحجم، مع التركيز على السلوكيات الاجتماعية والبيئية للباندا العملاقة
ثانيًا: أبرز النتائج
1. حقق إطار إيه بي كليب دقة ومتانة لافتتين في التعرف على سلوكيات الحيوانات المهددة بالانقراض، إذ بلغت دقة التوقع الأول 82.50 في المئة ودقة التوقع ضمن الخمسة الأوائل 99.25 في المئة على مجموعة بيانات لوتي للحيوانات
2. تفوق الإطار المقترح على أساليب خط الأساس القوية، ومنها أسلوب سلو فاست الذي حقق 78.54 في المئة و97.55 في المئة للمؤشرين ذاتهما، بما يؤكد فاعلية التعلم التبايني متعدد الوسائط في تمثيل السلوك الحيواني مقارنة بالأساليب الأحادية الوسيط
3. أظهر الإطار قدرة على التعرف في سيناريوهات الإعداد الصفري على سلوكيات لم يسبق رؤيتها أثناء التدريب، إذ بلغت دقته في هذه السيناريوهات 58.00 في المئة، بما يشير إلى قدرة تعميم واعدة تتجاوز السلوكيات المتضمنة في بيانات التدريب المتاحة
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تبرز نتائج الدراسة إمكانات التعلم التبايني متعدد الوسائط في رصد الحياة البرية، إذ يوفر دعما تقنيا فعالا لتدابير الحماية الدقيقة والإدارة العلمية للأنواع المهددة بالانقراض، عبر رصد غير تدخلي قابل للتوسع يغني عن الملاحظة اليدوية المجهدة، ويفتح هذا الاتجاه آفاقا لتوسيع الرصد الآلي إلى أنواع أخرى وبيئات أكثر تعقيدا، إذ يمكن للإشراف اللغوي أن يعوض جزئيا ندرة البيانات المصنفة في الأنواع النادرة، كما يساعد التعرف في الإعداد الصفري على اكتشاف سلوكيات جديدة دون الحاجة إلى تدريب النموذج عليها مسبقا، وهو ما يقلل كلفة بناء مجموعات البيانات ويختصر زمن نشر الأنظمة في الميدان، وتفيد هذه النتائج الباحثين في علم البيئة والحفظ وطلاب الدراسات العليا في توظيف الإشراف باللغة الطبيعية والبيانات متعددة الوسائط لمعالجة ندرة البيانات السلوكية في البيئات المعقدة وتوسيع نطاق الرصد البيئي الآلي
وخلاصة القول إن الدراسة قدمت إطار إيه بي كليب للتعلم التبايني متعدد الوسائط بين الفيديو والنص، فحقق دقة متفوقة على أساليب خط الأساس في التعرف على سلوك الحيوانات المهددة بالانقراض، وقدرة واعدة على تعميم سلوكيات جديدة غير مرئية، بما يجعله أداة واعدة لدعم الحفظ المستدام للحياة البرية وإدارتها علميا
