Mocsarak, hatalmas ártéri erdők, kanyargó folyóágak és különleges állatvilág – egészen más arcát mutathatta Magyarország, különösen az Alföld, néhány száz évvel ezelőtt. Az ELTE kutatói most mesterséges intelligencia segítségével próbálják látványosan rekonstruálni, hogyan nézhettek ki egykor a Kárpát-medence tájai. A módszerhez történelmi térképeket, természetfotókat és tudományos adatokat használnak fel, így olyan világokat is láthatóvá tehetnek, amelyekről természetesen nem készülhettek fényképek.
Így nézhetett ki az Alföld a nagy folyószabályozások előtt
Ma már nehéz elképzelni, milyen lehetett a Tisza vagy a Körösök vidéke a nagy folyószabályozások előtt. A mai, nagyrészt mezőgazdasági művelés alatt álló alföldi táj helyén kiterjedt mocsarak, időszakosan víz alá kerülő rétek, ártéri erdők és egymásba fonódó folyóágak húzódtak.
Az ELTE Természettudományi Karának kutatói most olyan látványos tájrekonstrukciókat készítenek, amelyek segítenek elképzelni ezt az eltűnt világot. A mesterséges intelligencia (MI) segítségével fényképszerű képeken mutathatják be, hogyan festhetett egy-egy terület akár több száz évvel ezelőtt.
A kutatók egyik fontos forrása az első katonai felmérés, amely a 18. század végén készült. A történelmi térképeken még számos olyan folyóág, mocsár, gyepterület és erdő szerepel, amelyek a későbbi tájátalakítások következtében eltűntek vagy jelentősen megváltoztak.
Az ELTE TTK Környezet- és Tájföldrajzi Tanszékének szakemberei például a Nagykörű környéki, egykor hatalmas tiszai kanyarulatokat is felhasználták egy rekonstrukció elkészítéséhez.
Nem elég megkérni az MI-t, hogy rajzoljon egy középkori mocsarat
Bár ma már néhány mondatos utasítással bárki készíthet látványos képeket különböző mesterségesintelligencia-alkalmazásokkal, a tudományos igényű tájrekonstrukció ennél jóval összetettebb feladat.
Ha például azt kérjük egy MI-alapú képgenerátortól, hogy mutasson egy középkori alföldi mocsarat, pillanatok alatt kaphatunk egy meggyőzőnek tűnő eredményt. Ez azonban egyáltalán nem jelenti azt, hogy a kép valóban megfelel a történelmi valóságnak – figyelmeztet az ELTE.
Az algoritmus tévedhet abban, hogyan kanyarodott egy folyó, hol helyezkedtek el a mocsarak, vagy milyen növényzet borította az adott területet. A végeredmény így könnyen egy általános, sablonos tájkép lehet, amelyből hiányzik az adott hely valódi földrajzi karaktere.
Az ELTE kutatói ezért azt hangsúlyozzák, hogy nem szabad a mesterséges intelligenciára bízni a teljes kép megalkotását. A tartalmat és a táj jellegzetességeit először a tudományos kutatások alapján kell meghatározni, az MI pedig ezekből az információkból készíthet látványos vizualizációt.
Ezt olvastad már? Magyar felfedezésről tudósít a National Geographic
Történelmi térképekből, drónfelvételekből és ősi növénymaradványokból születnek az új képek
A módszer egyik legfontosabb eleme a különböző adatok összekapcsolása. A mai tájakról készült fényképek és drónfelvételek megmutatják, hogyan néz ki egy adott növényzet, felszínforma vagy természeti környezet a valóságban. A régi térképek ezzel szemben azt segítenek meghatározni, hogy az egyes folyók, mocsarak, erdők és gyepek hol helyezkedhettek el a múltban.
A kutatók azonban ennél is több információt felhasználhatnak. Egykori növényfajokat felsoroló dokumentumok, pollenanalízisek, faszénmaradványok és növényi makrofosszíliák is segíthetnek rekonstruálni egy terület korábbi élővilágát.
A módszerrel még az egykor Magyarországon élő, mára kihalt állatokat is megjeleníthetik. Az ELTE egyik bemutatott képén például egy őstulokcsorda látható egy rekonstruált alföldi ártéri tájban. A kép alapjául egy valódi természetfotó szolgált, az egykori állat megjelenítéséhez pedig őslénytani leírásokat használtak fel.
Egy másik látványos példa a Kis-Sárrét, azon belül Újiráz egykori növényzetének rekonstrukciója. Ennél Borbás Vince 1879-ben megjelent szakcikkét és az abban szereplő fajlistákat használták fel.
Nem a múlt fényképei: az MI-nek továbbra is szüksége van a kutatókra
A látványos eredmények ellenére fontos hangsúlyozni, hogy ezek a képek nem tekinthetők a múlt valódi fényképeinek. Ugyanabból a tudományos adathalmazból akár több, egymástól kissé eltérő, de szakmailag egyaránt elfogadható rekonstrukció is készülhet.
Éppen ezért a kutatóknak átláthatóvá kell tenniük, hogy egy-egy illusztráció milyen adatok és milyen mesterségesintelligencia-módszerek alapján készült. A szakmai ellenőrzés sem maradhat el: a kutatócsoport tagjainak közösen kell megvitatniuk, hogy a képen szereplő tájelemek megfelelnek-e a rendelkezésre álló tudományos ismereteknek.
Az ELTE szakemberei szerint a jó vizualizáció nemcsak látványos, hanem hiteles, érthető és informatív is. Az MI tehát nem helyettesíti a geográfusok, ökológusok és más kutatók tudását, hanem új eszközt ad a kezükbe.
A jövő tájait is megmutathatja a technológia
A módszer nemcsak arra alkalmas, hogy megismerjük, milyen volt Magyarország több száz vagy több ezer évvel ezelőtt. A kutatók szerint a tájrekonstrukció a természetvédelemben és a klímaváltozás hatásainak bemutatásában is komoly lehetőségeket rejt.
A segítségével például szemléltethető, hogyan nézhet ki egy helyreállított vizes élőhely, vagy miként változhat meg egy adott táj a szárazodás következtében. Ez különösen fontos lehet a klímaváltozás korában, amikor egyre nagyobb figyelmet kapnak a természetes élőhelyek megőrzését és helyreállítását célzó kezdeményezések.
A kutatók egy új tudománykommunikációs projektet is elindítottak „Múltból a jövőbe – A Kárpát-medence környezettörténete közérthetően” címmel. Ennek célja, hogy a térség mintegy 30 ezer éves környezettörténetét mutassa be a jégkorszaktól egészen a jelenlegi és jövőbeli klímaváltozásig.
A projektben pollen-, üledék- és terepi adatokra épülő tudományos eredményeket tesznek közérthetőbbé mesterséges intelligencia által támogatott, fotorealisztikus tájrekonstrukciókkal.
Az ELTE kutatói szerint a technológia egyik legizgalmasabb lehetősége éppen az, hogy olyan világokat is láthatóvá tehetünk, amelyeket ma már senki sem fényképezhet le – miközben a látvány mögött továbbra is valódi térképek, tudományos mérések és szakértői tudás állnak.
