SUKKELMISUUDISED
Käimas on projekt Virtual Reef Diver
Miljoneid austraallasi – ja kõiki teisi maailma kodanikke, kes soovivad sellega ühineda – julgustatakse innovaatilise kodanikuteaduse projekti raames Suurel Vallrahul "kuiva sukelduma".
Queenslandi Tehnikaülikooli (QUT) projekt Virtual Reef Diver võimaldab inimestel töötada Internetis kodust koos mereteadlastega, et klassifitseerida veealuseid pilte maailma suurimast riffist.
Projekti juht dr Erin Peterson ütles, et teave aitab mõista neid GBR-i asukohti, kus kõvakorallide arv suureneb või väheneb.
"Professionaalsed seireandmed on äärmiselt väärtuslikud, kuna need aitavad meil mõista, kuidas korallriffid aja jooksul muutuvad, kuid rifi suur suurus tähendab, et ühelgi organisatsioonil on võimatu seda ülesannet üksi täita," ütles ta.
6 august 2018
„Projekti Virtual Reef Diver ajendiks oli otsida uuenduslikke viise uute andmete kulutõhusaks hankimiseks ja üks võimalus on kasutada kodanike-teadlaste võimu.
„Me näeme seda suurepärase võimalusena kaasata kogukond, olenemata nende elukohast – ja et need kodanikud-teadlased saaksid meie seirele ja kaardistamisele tõelist väärtust lisada.
"Selle projekti tulemused aitavad anda mereteadlastele ja riffide haldajatele teavet, mida nad vajavad rifi tuleviku kohta kriitiliste otsuste tegemiseks. Samuti paneb see aluse Suure Vallrahu korallikatte ajakohase ja põhjaliku kaardi loomisele, ”ütles ta.
Rifi kujutise klassifitseerimiseks tuvastavad ja liigitavad vabatahtlikud selle, mida nad näevad rifi veealusel pildil 15 juhuslikult paigutatud ringi all, näiteks korallid, vesi, liiv või vetikad. Sajad tuhanded pildid on klassifitseerimiseks saadaval kuni 2019. aasta juuli lõpuni.
"Hea uudis on see, et inimesed, kes soovivad osaleda, saavad teha nii palju või nii vähe, kui nad soovivad," ütles dr Peterson. "Klassifitseerimiseks pole piltide miinimumarvu."
Kodanikuteaduse andmed integreeritakse professionaalsete seireprogrammide, uurimisinstituutide ja eraorganisatsioonide kogutud andmetega.
"Tahame ka kulisside taga uurida, kuidas kodanike-teadlaste klassifitseerimisotsused võrreldavad tehisintellekti tehtud otsustega," ütles dr Peterson. „Kas kodused teadlased saavad parimaid tulemusi? Me uurime välja."
