| تعداد نشریات | 284 |
| تعداد نشریات سازمان | 82 |
| تعداد شماره‌ها | 3,080 |
| تعداد مقالات | 34,355 |
| تعداد مشاهده مقاله | 47,681,790 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 78,710,307 |
کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت موثر گونه‌های مهاجم | ||
| طبیعت ایران | ||
| مقاله 3، دوره 10، شماره 2 - شماره پیاپی 51، خرداد و تیر 1404، صفحه 26-9 اصل مقاله (647.76 K) | ||
| نوع مقاله: دیدگاه‌ها | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22092/irn.2025.368961.1641 | ||
| نویسندگان | ||
| شیرین محمودی* 1؛ فرزین رنجبر2؛ مصطفی آقائی سربرزه3 | ||
| 1گروه تنوع زیستی، مرکز ملی مدیریت منابع ژنتیکی کشاورزی و منابع طبیعی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران، محقق پسادکتری مؤسسه تحقیقاتی Helmholtz آلمان | ||
| 2کارشناس، مؤسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران | ||
| 3استاد پژوهش، بخش تحقیقات غلات، مؤسسه تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران | ||
| چکیده | ||
| پیشرفت سریع هوش مصنوعی (AI) فرصت‌های تحول‌آفرینی را برای مدیریت گونه‌های مهاجم که تهدیدی جدی برای تنوع زیستی، اکوسیستم‌ها و اقتصاد به شمار می‌آید فراهم می‌کند. این مقاله به ترکیب فناوری‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، بارکدینگ DNA محیطی (eDNA) و مدل‌سازی پیش‌بینی در شناسایی، نظارت و مدیریت گونه‌های مهاجم پرداخته است. روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نسبت به روش‌های سنتی توانایی‌های برتری در شناسایی زودهنگام نشان داده‌اند و شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تری از گونه‌های مهاجم را ارائه می‌دهند. این فناوری‌ها امکان مدل‌سازی پیش‌بینی را فراهم می‌کنند که می‌تواند گسترش تهاجمات را پیش‌بینی کند و به این ترتیب اثربخشی استراتژی‌های شناسایی زودهنگام و پاسخ سریع (EDRR) را افزایش می‌دهد. همچنین، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر AI و ابزارهای نظارت خودکار تخصیص منابع را بهینه‌سازی کرده و تلاش‌های مدیریتی را کارآمدتر و مؤثرتر می‌سازند. با وجود این پیشرفت‌ها، استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت گونه‌های مهاجم با چالش‌های قابل توجهی مواجه است، از جمله دسترسی به داده‌ها، سوگیری الگوریتمی، ملاحظات اخلاقی و خطر وابستگی بیش از حد به سیستم‌های هوش مصنوعی به قیمت نادیده گرفتن تخصص‌های اکولوژیکی سنتی. ترکیب موفق هوش مصنوعی نیازمند رسیدگی به این چالش‌ها از طریق همکاری بین‌رشته‌ای است تا اطمینان حاصل شود که AI به عنوان ابزاری مکمل عمل کند که تصمیم‌گیری انسانی را تقویت می‌کند نه اینکه آن را جایگزین کند. این مطالعه، بر پتانسیل هوش مصنوعی برای انقلاب در مدیریت گونه‌های مهاجم تأکید می کند و اهمیت استفاده مسئولانه و اخلاقی از آن را برای حفاظت از اکوسیستم‌ها و تنوع زیستی برجسته می‌کند. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| هوش مصنوعی؛ گونه مهاجم؛ یادگیری ماشین؛ کنترل | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Applications of Artificial Intelligence in the Effective Management of Invasive Species | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Shirin Mahmoodi1؛ Farzin Ranjbar2؛ Mostafa Aghaee sarbarzeh3 | ||
| 1Biodiversity Group, National Center for Agricultural Genetic Resources and Natural Resources Management, Agricultural Research, Education and Extension Organization, Tehran, Iran, Postdoctoral Researcher, Helmholtz Research Institute, Germany | ||
| 2Research Expert, National Forest and Rangeland Research Institute, Agricultural Research, Education and Extension Organization, Tehran, Iran | ||
| 3Research Professor, Grain Research Department, National Seed and Seedling Breeding and Production Research Institute, Agricultural Research, Education and Extension Organization, Karaj, Iran | ||
| چکیده [English] | ||
| The rapid advancement of artificial intelligence (AI) offers transformative opportunities for the management of invasive species, which pose a serious threat to biodiversity, ecosystems, and economies. This paper explores the integration of AI technologies such as machine learning, environmental DNA (eDNA) barcoding, and predictive modeling in the identification, monitoring, and management of invasive species. AI-based methods have demonstrated superior early detection capabilities compared to traditional methods, providing faster and more accurate identification of invasive species. These technologies enable predictive modeling that can predict the spread of invasions, thereby increasing the effectiveness of early detection and rapid response (EDRR) strategies. AI-based decision support systems and automated monitoring tools also optimize resource allocation and make management efforts more efficient and effective. Despite these advances, the use of AI in invasive species management faces significant challenges, including data access, algorithmic bias, ethical considerations, and the risk of over-reliance on AI systems at the expense of traditional ecological expertise. Successful incorporation of AI requires addressing these challenges through interdisciplinary collaboration to ensure that AI acts as a complementary tool that augments human decision-making, rather than replacing it. This study underscores the potential of AI to revolutionize invasive species management and highlights the importance of its responsible and ethical use to protect ecosystems and biodiversity. | ||
| کلیدواژه‌ها [English] | ||
| Artificial intelligence, invasive species, machine learning, control | ||
| مراجع | ||
|
سهرابی، س.، قرخلو، ج.، زند، ا. و نظام‌‌آبادی، ن.، 1402. لزوم ارزیابی و پایش گیاهان بیگانه در ایران. نشریه طبیعت ایران، 8(1): 90-81.. DOI: 10.22092/irn.2023.360646.1487
سهرابی، س.، جلیلی، ع.، زند، ا. و قرخلو، ج.، 1401. معرفی برخی از گیاهان بیگانه ایران و بررسی خطر تهاجم آنها. نشریه طبیعت ایران، 7(2): 85-77. DOI: 10.22092/irn.2022.356770.1421 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 613 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 241 |
||