3.05 Studija slučaja: Umjetna inteligencija i autohtona znanja u lociranju morskih resursa

Ova studija slučaja pruža uvjerljiv primjer iz stvarnog svijeta o snažnoj sinergiji koja se može postići kada se umjetna inteligencija razvija u istinskom partnerstvu s nositeljima autohtonih znanja. Projekt PolArctic, proveden 2021. godine u inuitskoj zajednici Sanikiluaq, Nunavut, Kanada, nastojao je riješiti ključni izazov koji postavljaju klimatske promjene: promjenjivi obrasci okoliša činili su tradicionalna ribolovna područja manje pouzdanima, ugrožavajući lokalnu sigurnost opskrbe hranom i ekonomsku stabilnost.

Inovativni pristup projekta bio je razvoj modela umjetne inteligencije koji je integrirao tradicionalna inuitska znanja sa znanstvenim podacima i tehnikama daljinskog istraživanja kako bi se locirale prethodno neotkrivene, održive lokacije za komercijalni priobalni ribolov kapica, školjki i kelpa. Ova se inicijativa ističe jer je bila jedan od prvih modela umjetne inteligencije te vrste koji je tretirao autohtona znanja i modernu znanost kao jednake i komplementarne sustave razumijevanja. Umjetna inteligencija je trenirana i validirana na temelju obje baze znanja, što je izravna primjena načela su-kreacije i kulturnog poštovanja.

Moderni znanstveni unosi uključivali su satelitske snimke, terenske podatke sveučilišnih istraživača i modeliranje priobalne batimetrije i temperatura morske površine izvedeno pomoću umjetne inteligencije. Unosi autohtonih znanja sastojali su se od duboke, lokalno utemeljene mudrosti zajednice Sanikiluaq o uvjetima morskog leda, vodenim strujama i povijesnim staništima morskih vrsta. Spajanjem ova dva sustava znanja, model umjetne inteligencije uspio je identificirati obećavajuća nova područja za marikulturu koja bi bilo teško locirati koristeći bilo koji pristup zasebno.

Za prikaz titlova na vašem jeziku kliknite ikonu zupčanika (postavke), zatim kliknite na Titlovi/CC, pa Automatski prijevod i odaberite svoj jezik s popisa.

Ključno je da je projekt utjelovio načelo reciprociteta i dijeljenja benefita. Izlazni podaci modela dizajnirani su tako da budu lako razumljivi, pružajući informacije i na engleskom i na lokalnom jeziku, inuktitutu. To je osnažilo zajednicu djelotvornim uvidima za informiranje planiranja istraživanja, znanstvenih pregleda i ekonomskog istraživanja, pomažući im u izgradnji održivih i prilagodljivih rješenja za marikulturu. Projekt služi kao snažno svjedočanstvo da umjetna inteligencija i autohtona kultura nisu u sukobu, naprotiv, njihova promišljena integracija može proizvesti rješenja koja su robusnija, kulturno relevantnija i učinkovitija za prilagodbu klimatskim promjenama.