درس تاديو راميريز بارادا توقيت ازدهار النباتات أثناء تحضيره لدرجة الدكتوراه، لكنه لم يلمس بتلة واحدة. وبدلاً من ذلك، قام بتطوير خوارزمية للتعلم الآلي لتحليل التسميات التوضيحية الرقمية لمليون عينة عشبية، والتي أظهرت له كيف تتغير أوقات الإزهار مع ارتفاع درجات الحرارة.

ساعد عمل راميريز بارادا في حل لغز مهم في علم البيئة، حيث أظهر أنه مع تغير درجات الحرارة، تغير النباتات أوقات إزهارها للتعامل مع الحرارة، بدلاً من التكيف من خلال الانتقاء الطبيعي.¹. ومع ذلك، فإن عمله حتى الآن يعتمد بالكامل تقريبًا على الكمبيوتر. يقول راميريز بارادا، الذي حصل على درجة الدكتوراه في جامعة كاليفورنيا، سانتا باربرا: «لم أضطر إلى القيام إلا بالقليل جدًا من العمل التجريبي أو الميداني».

علماء البيئة: لا تفقدوا الاتصال بمتعة العمل الميداني

يعد عمل راميريز بارادا نموذجًا للتغيير الذي يصل إلى كل جزء من البيئة. مهما كان ما يحلله العلماء، سواء العينات الرقمية، أو صور العالم الطبيعي، أو عينات الحمض النووي، أو البيانات التدفق من أجهزة الاستشعار – كثيرون يفعلون ذلك في الداخل.

تخلق التقنيات عالمًا يمكن مراقبته في بعض الأحيان، الأماكن والمقاييس التي لم يكن من الممكن تصورها في السابق. كتب مارك بيسون، عالم البحار في مرصد المحيط بجامعة السوربون في بانيول سور مير بفرنسا، في ورقة بحثية عام 2022: إننا نتحرك نحو “المراقبة الآلية الكاملة للمجتمعات البيئية”.².

ويقول العديد من علماء البيئة إن هذه الثورة توفر إمكانات هائلة لفهم أزمة التنوع البيولوجي وتمييز أنماط التغير العالمي.

لكن بعض علماء البيئة كذلك فزع. يشعرون أن الانضباط هو فقدان العلاقة الحميمة مع موضوعها. ويجادلون بأن الخبرة الميدانية آخذة في الانخفاض، وأن هذه الخسارة يمكن أن تؤدي إلى الخطأ والتحيز والمبالغة في تبسيط النتائج.

يقول بيل ساذرلاند، الذي يدرس بيولوجيا الحفاظ على البيئة في جامعة كامبريدج بالمملكة المتحدة: “إذا أصبح العالم عالمًا لا يتعين عليك فيه الخروج لكي تصبح عالمًا بيئيًا، فإننا نوعًا ما نفقد رؤية ما يبدو عليه العالم الفعلي”.

دائما على

مثل العلماء في كل مكان، يتصارع علماء البيئة حول كيفية تحقيق أقصى استفادة من سيل البيانات.

وقد قامت متاحف التاريخ الطبيعي والأعشاب في جميع أنحاء العالم برقمنة أكثر من مليار عينة على مدى العقود القليلة الماضية، وبعضها مصحوب بسجلات الحمض النووي.

ومن ناحية أخرى، كان المواطنون العلماء والباحثون على حد سواء يغذون قواعد البيانات مثل iNaturalist بمئات الملايين من الملاحظات، والتي تم استيعابها في المرفق العالمي لمعلومات التنوع البيولوجي (GBIF)، وهي قاعدة بيانات مركزية للتاريخ الطبيعي.

هناك أيضًا تدفق من البيانات من أجهزة الاستشعار، مثل مصائد الكاميرا – التي تلتقط الصور عند تنشيطها بالحركة – والميكروفونات، وأجهزة تتبع الحيوانات، والطائرات بدون طيار، والأقمار الصناعية، وأجهزة أخذ عينات الحمض النووي.

يمكن أن تعمل أجهزة الاستشعار هذه لسنوات دون تدخل. في السابق، كانت مصيدة الكاميرا المزروعة عن بعد تنفد منها الطاقة في نهاية المطاف: أما الآن، فقد أصبح استهلاك الطاقة لمثل هذا الجهاز في حده الأدنى ويمكنه الاعتماد على الطاقة الشمسية أو طاقة الرياح. لم يعد النطاق الترددي يشكل عائقًا أمام نقل البيانات على مدار 24 ساعة يوميًا.

وعلوم الكمبيوتر هي أكثر من مجرد مواكبة³. وبدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل في تحديد الأنواع من خلال هذه البيانات؛ كما يتم استخدامها أيضًا في مهام أكثر تعقيدًا، مثل بناء نماذج توزيع الأنواع وأشجار السلالة. ويتوقع بعض علماء البيئة أن الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي ينشئ محتوى جديدًا يعتمد على التعلم من مجموعات البيانات الضخمة، سيكون قادرًا قريبًا على صنع نماذج أكثر تعقيدًا، مما يقود الطريق إلى فهم العمليات البيئية والتنبؤ بكيفية استجابة الأنواع للتغيرات البيئية.

يوجد بالفعل ما لا يقل عن 100 مختبر، يمكن أن تصنف أعمالها على أنها «ذكاء اصطناعي من أجل الطبيعة»، وفقًا لتانيا بيرجر وولف، عالمة البيئة الحسابية بجامعة ولاية أوهايو في كولومبوس.

وقد بدأ هذا النهج يؤتي ثماره. يقوم أحد المشاريع الأوروبية، المسمى CamAlien، بتتبع الأنواع الغازية باستخدام كاميرات عالية الدقة مع قوة معالجة التعلم الآلي، المثبتة على السيارات والقوارب والقطارات. أثناء سيرهم بسرعة، يقومون بسرعة بتصوير جوانب الطرق والمسارات وتحليل الصور في الموقع وتحميل التنبيهات حول النباتات الغازية الغريبة على خريطة الإنترنت في جميع أنحاء أوروبا.

يوضح النظام كيف أن التقنيات الجديدة الممزوجة بالذكاء الاصطناعي، في السنوات القليلة الماضية فقط، “تحولت من مجرد إظهار الإمكانات إلى البدء فعليًا في تقديم تطبيقات حقيقية”، كما يقول توكي توماس هوي، عالِم البيئة بجامعة آرهوس في الدنمارك، الذي شارك في تطوير CamAlien. تحاول حوالي 16 دولة أوروبية تجربة التكنولوجيا لتقييم توزيع الأنواع الغريبة الغازية.

على نحو مماثل، وفي خضم الانخفاض الحاد في أعداد بعض الحشرات، قام اتحاد من الباحثين ببراعة تكنولوجيا مصيدة الكاميرا، المصممة في الأصل لرصد الثدييات، حتى تتمكن من التعرف على أنواع الحشرات ومراقبتها، والتي هي أكثر عددا بكثير. يقول هوي إن المراقبة الآلية للحشرات لم تكن موجودة قبل خمس سنوات. بفضل التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكان العلماء التمييز بين آلاف الأنواع.

يقول هوي: “إنه يفتح الباب أمام جزء من عالمنا الطبيعي أكثر تنوعًا مقارنةً بما تم استخدام مصائد الكاميرا فيه سابقًا”. ويعتقد هو ومجموعته أن جعل مراقبة الحشرات أسهل، وأقل كثافة في العمالة، سوف يلقي الضوء على حالة أعداد الحشرات في جميع أنحاء العالم.

قامت مجموعة أخرى بنشر نظام من الميكروفونات بحثًا عن فهم أكثر تفصيلاً للهجرة حيث تطير الطيور عبر أوروبا من النرويج إلى ساحل البحر الأبيض المتوسط ​​في إسبانيا. يُعرف هذا المشروع باسم مشروع TABMON، وهو يقوم الآن ببث بيانات الصوت في الوقت الفعلي، ليلاً ونهارًا. تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات وتحويلها إلى مؤشرات للتنوع البيولوجي شائعة الاستخدام.

يقول ساراب سيثي، الذي يدرس استشعار النظام البيئي في إمبريال كوليدج لندن، وقاد تصميم الميكروفونات: “إن الحصول على بيانات بيئية موحدة على النطاق القاري أمر نادر للغاية”، “خاصة عندما يتعلق الأمر بالدقة الزمنية الدقيقة التي توفرها الصوتيات، عبر مجموعة واسعة من الأنواع، وعلى مدى عدة سنوات”. ولم يعلن المشروع بعد عن نتائجه الأولى.

انقراض الخبرة

قليلون قد يشككون في فوائد المزيد من البيانات والتفاصيل، لكن هناك أثرًا جانبيًا مشؤومًا، كما يقول كيفن جاستون من جامعة إكستر بالمملكة المتحدة، الذي يدرس علاقة الناس بالطبيعة: الخبرة الميدانية آخذة في التضاؤل.

جادل جاستون ومؤلفه المشارك ماساشي سوجا، الذي يدرس فقدان التفاعلات بين الإنسان والطبيعة في جامعة طوكيو، في ورقة بحثية نُشرت في مارس 2025⁴ أنه كان هناك “انقراض للخبرة”: انخفاض واسع النطاق في البحث والتعليم القائم على العمل الميداني، مع آثار غير مباشرة على عمق الفهم البيئي. كما أشاروا أيضًا إلى مخاطر أخرى، مثل تقليل المشاركة مع المجتمعات المحلية، وهي ممارسة معروفة بأنها حاسمة لنجاح الحفاظ على البيئة.

وأعرب آخرون عن قلقهم بشأن “استعمار الذكاء الاصطناعي”، وهي ممارسة يتم من خلالها سحب البيانات، التي يتم جمعها عن بعد في البلدان الفقيرة، لتحليلها في مختبرات مجهزة تجهيزا جيدا في أماكن أخرى.

في غابات الهند، يسخر علماء البيئة قوة العمل الميداني

هناك القليل من البيانات الكمية المتاحة لدعم أو تحدي حجة جاستون وسوجا. تحليل واحد⁵ وجدت الدراسات البيئية المنشورة بين عامي 1980 و2014 أن الدراسات القائمة على العمل الميداني انخفضت بنسبة 20% (كنسبة من الإجمالي)، في حين زادت النمذجة وتحليل البيانات بنسبة 600% و800% على التوالي. لكن هذه تغييرات نسبية، وليست أرقاما مطلقة، وتنتهي مجموعة البيانات منذ أكثر من عقد من الزمان.

ومع ذلك، وفقًا للروايات، أصابت ورقة جاستون وسوجا وترًا حساسًا. منذ نشره، استشهد به عدد من المجموعات مع التحذير من أن نقص الأبحاث الخارجية يعيق الدراسات حول موضوعات تتراوح من النحل الانفرادي إلى حفريات الديناصورات.

هناك أيضًا أدلة غير مؤكدة على أن المزيد من علماء الكمبيوتر قد دخلوا علم البيئة، متحمسين لما يمكنهم تقديمه، لكنهم يفتقرون إلى الخبرة الميدانية. كان هذا هو الحال بالنسبة لبيرجر وولف، الذي يعتبر مؤسس علم البيئة الحسابية. لقد أكملت درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر النظرية، ولكن كونها متزوجة من عالم بيئة، تقول إنها كانت تتحدث مع الآخرين في مجتمع البيئة وتبتعد “مع شعور مثل، أوه، يجب أن تكون هناك طريقة مختلفة للإجابة على هذا السؤال”.

غير بيرجر وولف مساره في عام 2003، وبحلول عام 2005، كان يعمل على تطوير خوارزميات لتحليل الشبكات الديناميكية لتصوير التفاعلات الاجتماعية للحمير الوحشية في سيرينجيتي الكينية. حثها زملاؤها الميدانيون على الذهاب والاطلاع على بياناتها، لكنها رفضت دائمًا: “أنا فتاة مدينة. وأنا لا أحب الغبار والحشرات. وكانت إجابتي: “لا، بياناتي تبدو جميلة على شاشتي”.”

Sethi هو أحد المتحولين الآخرين إلى علم البيئة، حيث وصل إلى هذا المجال بخلفية هندسية. وفي عام 2016، قرر تطبيق المراقبة الصوتية على علم البيئة من أجل الحصول على درجة الدكتوراه، لكن هذا الشخص الذي اعترف بنفسه سرعان ما وجد نفسه بعيدًا عن أعماقه في إحدى الغابات المطيرة في بورنيو الماليزية.

“لقد فعلت ما أدرك الآن أنه الشيء الغبي للغاية المتمثل في محاولة تطوير تقنية جديدة ونشرها لأول مرة في غابة استوائية على الجانب الآخر من العالم،” ابتسم سيثي. في الليلة الأولى، استلقى تحت ناموسية في كوخ حالك الظلام قائم على ركائز متينة، مستيقظًا تمامًا، بينما كان زملاؤه من علماء البيئة يغطون في نوم مريح وسط أصوات الغابات المطيرة. ويتذكر أنه كان يفكر: “يا إلهي، هل هذه مجرد مزحة مبالغ فيها بعض الشيء؟” وهو الآن يقدر خبراته الميدانية ولكنه يعمل في الغالب من المختبر.

وقد ذهب بعض علماء البيئة في الاتجاه الآخر، حيث أتوا من الخارج لتبني البيانات الضخمة. بدأت لورا بولوك ـ من جامعة ماكجيل في مونتريال بكندا ـ مسيرتها المهنية كعالمة بيئة ميدانية، أولًا في مستنقعات نيو أورليانز بولاية لويزيانا، ثم في المناطق الجبلية المعزولة في أستراليا. لقد رأت حاجة لعلماء البيئة إلى إجراء تحليل أفضل للبيانات، وهي الآن تستخدم التعلم الآلي لعمل نماذج تنبؤية للتنوع البيولوجي عبر المناظر الطبيعية.

وتقول: “نادراً ما أخرج”. “أنا أحاول، لكن الأمر صعب حقًا لأن هناك الكثير من التكنولوجيا التي تنتج الكثير من البيانات، لذا نحتاج إلى أشخاص لديهم مهارات علم البيانات لتحليل ذلك.”

لكن بيسون تبنى التكنولوجيا دون التقليل من ساعات عمله في هذا المجال. ويقول إنه يقضي الكثير من الوقت في الخارج كما كان يفعل قبل وصول الأتمتة. “تستطيع الكاميرات والسماعات المائية التقاط الأشياء بالإضافة إلى عيني وأذني، ويمكنها البقاء في الميدان عندما أحتاج إلى العودة إلى المختبر… وعندما أحتاج إلى النوم.”

عاصفة مثالية

يقول جاستون إن هناك أيضًا العديد من القوى النظامية التي تدفع علماء البيئة إلى العمل في الداخل.

هناك تصور واسع النطاق بأن تمويل الدراسات الميدانية آخذ في الانخفاض، على الرغم من أن البيانات لا يتم تمييزها غالبًا بين منح للعمل الميداني، مقابل تلك الخاصة بالمشروعات المعملية. ويشير العلماء الذين يجرون دراسات بيئية طويلة المدى، على وجه الخصوص، إلى أنهم يكافحون من أجل العثور على التمويل.

تتطلب أبحاث التنوع البيولوجي المزيد من القوات على الأرض

وتشمل القوى المساهمة الأخرى حقيقة أن معاهد البحوث تتواجد بشكل متزايد في المناطق الحضرية؛ وأن المزيد من العلماء يتحملون مسؤوليات رعاية الأطفال التي تمنعهم من القيام برحلات طويلة أو بعيدة؛ أن الكثيرين يشعرون بالحاجة إلى تقليل بصمتهم الكربونية وأن الآخرين يريدون تجنب “الطائرات المروحية” داخل وخارج البلد للقيام بعمل ميداني يمكن للعلماء المحليين القيام به.

يقول ساذرلاند إن هناك مشكلة رئيسية أخرى، وهي أن المسار السريع لمنشورات تعزيز الحياة المهنية هو تحليل البيانات، وليس جمعها فعليًا.

يقول: “لنفترض أنك حصلت على درجة الدكتوراه، وقضيت كل وقتك في العمل الميداني”. “والشخص الذي يجلس بجانبك كان يستخرج البيانات (منذ اليوم الأول)”. ويقول إنه بعد ثلاث سنوات، ربما يكونون قد نشروا في مجلات ذات تصنيف متزايد، بينما “لا تزال في منطقة الأمازون تصطاد الأسماك”.