AI mở ra hy vọng cứu các loài thực vật trước bờ vực tuyệt chủng

Một báo cáo mới của Royal Botanic Gardens, Kew (Anh) cho thấy AI không chỉ giúp phát hiện các loài thực vật mới nhanh hơn mà còn mở ra khả năng khai thác kho dữ liệu di truyền khổng lồ từ những mẫu vật hàng trăm năm tuổi, tạo cơ hội cứu vãn nhiều loài trước khi chúng biến mất mãi mãi.

Cuộc đua với thời gian khi hàng trăm nghìn loài thực vật và nấm vẫn chưa được biết đến

Thực vật và nấm là nền tảng của mọi hệ sinh thái trên Trái đất. Chúng cung cấp lương thực, dược liệu, lưu trữ carbon, điều hòa khí hậu và duy trì sự sống cho vô số sinh vật khác. Tuy nhiên, chính những nhóm sinh vật quan trọng này lại đang đối mặt với nguy cơ suy giảm nghiêm trọng.

Theo báo cáo mới nhất của Vườn Thực vật Hoàng gia Kew, khoảng 40% trong số 70.000 loài thực vật đã được đánh giá hiện đang đứng trước nguy cơ tuyệt chủng. Đáng lo ngại hơn, còn khoảng 330.000 loài khác chưa từng được nghiên cứu đầy đủ để xác định mức độ đe dọa.

Các nhà khoa học ước tính vẫn còn khoảng 100.000 loài thực vật trên thế giới chưa được đặt tên chính thức. Mỗi năm, giới nghiên cứu chỉ phát hiện và mô tả thêm khoảng 2.000 loài mới. Con số này được đánh giá là quá nhỏ bé so với quy mô thực tế của thế giới thực vật.

Giáo sư Alexandre Antonelli, Giám đốc khoa học của Kew, nhận định rằng tốc độ phát hiện hiện nay "mới chỉ chạm vào bề nổi của tảng băng". Điều đó đồng nghĩa nhiều loài cây có tiềm năng trở thành nguồn dược liệu quý, cây trồng chống chịu biến đổi khí hậu hoặc nguyên liệu cho các ngành công nghiệp xanh có thể biến mất trước khi con người kịp nhận ra sự tồn tại của chúng.

Tình hình đối với nấm thậm chí còn nghiêm trọng hơn. Các nhà nghiên cứu cho rằng khoảng 90% trong tổng số gần 2 triệu loài nấm trên thế giới vẫn chưa được khoa học biết đến. Trong số những loài đã được xác định, chưa đến 1% được đánh giá nguy cơ tuyệt chủng. Trong hoàn cảnh đó, AI và các công nghệ số đang được xem như một bước ngoặt lịch sử giúp các nhà thực vật học tăng tốc quá trình nghiên cứu.

Thay vì phải trực tiếp di chuyển đến các kho lưu trữ hoặc bảo tàng ở nhiều quốc gia khác nhau, các nhà khoa học giờ đây có thể tiếp cận hàng triệu mẫu vật thông qua dữ liệu số hóa trực tuyến. Điều này giúp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và mở rộng khả năng hợp tác quốc tế.

AI giúp phát hiện loài mới và giải mã những bí mật ẩn giấu hàng thế kỷ

Một trong những thành tựu đáng chú ý nhất là khả năng nhận diện thực vật của AI đang tiến gần đến trình độ chuyên gia. Nhiều nhóm thực vật như cói, rêu than bùn hay các loài nấm có những đặc điểm phân biệt rất nhỏ, đôi khi chỉ quan sát được dưới kính hiển vi.

Trước đây, việc xác định chính xác một mẫu vật có thể mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần làm việc của các nhà phân loại học giàu kinh nghiệm. Hiện nay, các mô hình AI được huấn luyện trên hàng triệu hình ảnh đã có thể tự động nhận diện nhiều loài với độ chính xác rất cao.

Theo giáo sư Antonelli, trong một số trường hợp, AI thậm chí còn đạt kết quả tốt hơn cả các chuyên gia. Một ví dụ tiêu biểu là nghiên cứu toàn cầu sử dụng mô hình AI được huấn luyện để nhận diện hoa từ hơn 8 triệu mẫu vật thực vật đã được số hóa.

Kết quả cho thấy thời gian ra hoa của các loài thực vật trên thế giới đã thay đổi trung bình 2,5 ngày mỗi thập kỷ trong suốt 100 năm qua dưới tác động của biến đổi khí hậu.

Sự thay đổi nhiệt độ và lượng mưa khiến nhiều loài nở hoa sớm hơn hoặc muộn hơn trước đây. Điều này có thể phá vỡ mối quan hệ sinh thái vốn được hình thành qua hàng nghìn năm giữa thực vật với côn trùng thụ phấn, chim và các loài động vật khác.

Một nghiên cứu tại khu vực Western Ghats của Ấn Độ cho thấy khoảng 80% cây Kindal từng ra hoa đồng loạt trong quá khứ. Tuy nhiên đến thập niên 1990, tỉ lệ này giảm xuống dưới 50%. Không chỉ hỗ trợ nghiên cứu thực vật, AI còn giúp khai phá những dữ liệu di truyền tưởng như đã bị chôn vùi trong quá khứ.

Các nhà khoa học hiện có thể trích xuất và giải mã bộ gene từ những mẫu nấm được lưu giữ cách đây tới 180 năm. Công nghệ mới đã biến các kho lưu trữ nấm cổ trở thành "mỏ vàng gene" có giá trị đặc biệt trong nghiên cứu y học và dự báo dịch bệnh.

Nhiều loại thuốc nổi tiếng như penicillin hay nhóm statin hạ cholesterol đều có nguồn gốc từ nấm. Việc tiếp cận nguồn dữ liệu gene khổng lồ này có thể giúp tìm ra các hợp chất mới phục vụ điều trị bệnh trong tương lai.

Số hóa dữ liệu sinh học: Cơ hội lớn nhưng không thiếu thách thức

Một trong những nền tảng quan trọng cho cuộc cách mạng này là quá trình số hóa các bộ sưu tập sinh học trên toàn thế giới. Vườn Thực vật Hoàng gia Kew cho biết họ đã hoàn thành việc số hóa toàn bộ 7,4 triệu mẫu vật lưu trữ, bao gồm cả những mẫu được thu thập bởi Charles Darwin.

Trong giai đoạn cao điểm, hệ thống của Kew có thể chụp tới 20.000 ảnh độ phân giải cao mỗi ngày. Toàn bộ dữ liệu hiện được công khai miễn phí cho cộng đồng nghiên cứu quốc tế.

Tại Madagascar, một trong những điểm nóng đa dạng sinh học của thế giới, việc số hóa hơn 37.000 mẫu thực vật đã giúp các nhà khoa học tiếp cận lượng thông tin tích lũy suốt nhiều thế kỷ.

Tuy nhiên, các chuyên gia nhấn mạnh rằng công việc mới chỉ bắt đầu. Hiện toàn cầu có khoảng 145 triệu mẫu vật sinh học được số hóa, tương đương chưa đến 16% tổng số mẫu đang được lưu giữ tại các bảo tàng và trung tâm nghiên cứu. Điều đó có nghĩa phần lớn kho tri thức sinh học của nhân loại vẫn đang nằm ngoài khả năng tiếp cận của AI.

Bên cạnh đó, báo cáo cũng cảnh báo việc ứng dụng AI không phải không có rủi ro. Các trung tâm dữ liệu phục vụ huấn luyện và vận hành AI tiêu thụ lượng điện năng và nước khổng lồ. Ngoài ra, nếu dữ liệu đầu vào không đầy đủ hoặc mang tính thiên lệch, AI có thể làm trầm trọng thêm những khoảng trống tri thức hiện hữu.

Chính vì vậy, các nhà khoa học kêu gọi tăng cường hợp tác giữa các tổ chức bảo tồn thiên nhiên, các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ nhằm mở rộng cơ sở dữ liệu sinh học toàn cầu.

Có thể nói rằng, sự giao thoa giữa AI và kho tàng dữ liệu sinh học hàng thế kỷ đang định hình lại tương lai của ngành thực vật học. Dù không phải là 'phép màu' thay thế hoàn toàn các nỗ lực bảo tồn tại thực địa, AI chính là đòn bẩy công nghệ chưa từng có, giúp con người đi trước một bước trong cuộc chạy đua nghẹt thở ngăn chặn thảm họa tuyệt chủng. Thách thức lớn nhất hiện nay không chỉ nằm ở việc hoàn thiện thuật toán, mà là tốc độ số hóa hơn 80% mẫu vật còn lại và sự công bằng trong tiếp cận tri thức xanh giữa các quốc gia.

Tương lai của đa dạng sinh học Trái đất phụ thuộc vào sự cộng hưởng mật thiết giữa sức mạnh tính toán và trách nhiệm của con người. Mỗi loài thực vật được định danh và cứu sống nhờ công nghệ không chỉ đơn thuần là bảo toàn một chuỗi gene quý, mà là củng cố thêm nền móng vững chắc cho sự sống của chính nhân loại trên hành tinh xanh này

Bùi Tú