הרחפן שיודע מתי היער צמא

המחקר החדש, אם כן, נולד מתוך הצורך להבין בזמן אמת כיצד מגיבים העצים למצבי דחק סביבתיים ולפתח כלים שיסייעו בהגנה עליהם. "במסגרת הניסוי שילבנו מדידות פיזיולוגיות מקובלות של עצים כמו קצב קיבוע הפחמן, פוטנציאל המים בעלה וקצב האידוי של העלים, יחד עם צילומי רחפן ואלגוריתמים של למידת מכונה, כדי לבדוק אם ניתן לזהות סימני מצוקה עוד לפני שהם נראים לעין או שנמדדים באמצעים הרגילים", מסביר יונגשטיין.

הניסוי נערך ביער ישי שבהרי יהודה – יער ים-תיכוני עשיר שבו גדלים עצים שונים כמו אורן, אלון, חרוב, ברוש ואלה. במסגרת הניסוי הופחתו המשקעים באופן מלאכותי בכ-50 אחוז באמצעות מערכת מבוקרת לאיסוף מי גשם, שנועדה לדמות מצב של בצורת. החוקרים פיתחו שיטה חדשנית להערכת מצב המים של העצים באמצעות רחפן המצויד במצלמה היפר-ספקטרלית שלוכדת את האור שמוחזר מהעלים במאות אורכי גל, גם כאלה שהעין האנושית לא רואה. "השיטה מבוססת על מצלמה שמצלמת את העלים ב-274 ערוצים שונים. התוצאות הראו כי המודל שפיתחנו הצליח לזהות עצים במצוקה בדיוק של כ-85 אחוז, גם כאשר מדידות פיזיולוגיות רגילות כמעט שלא הראו שינוי. המודל המדויק ביותר הצליח להבחין בין עצים בריאים לעצים במצוקה על סמך 21 ערוצים בלבד מתוך כלל 274 הערוצים שנמדדו", הוא מסביר.

בניסוי, שנערך מעל לשנה ושבמהלכו נאספו נתונים מהרחפן, אלגוריתמים ושימוש בבינה מלאכותית אפשרו לזהות את מצב המים של העצים על פי הצבעים והאור שהם מחזירים. "באמצעות למידת מכונה ניתן לאמן את המחשב לזהות את ההבדלים הללו בדיוק גבוה מאוד", מציין יונגשטיין. לדבריו, הבינה המלאכותית מאפשרת להפוך כמויות גדולות של מידע למדד ברור ואובייקטיבי של מצב העצים – פריצת דרך לעומת המדידות הידניות המסורתיות, האיטיות והיקרות.