Oleh Dr. Dharini Pathmanathan dan Prof. Madya Dr. Hasmahzaiti Omar
Kepelbagaian spesies merupakan komponen penting dalam biodiversiti yang membantu mengekalkan keseimbangan dan kestabilan ekosistem. Setiap spesies memainkan peranan tertentu dalam alam semula jadi sama ada sebagai pengeluar, pengguna atau pengurai dalam rantaian makanan.
Sebagai contoh, tumbuhan hijau menghasilkan makanan melalui fotosintesis, haiwan herbivor memakan tumbuhan, manakala kulat dan bakteria bertindak sebagai pengurai yang mengembalikan nutrien ke dalam tanah. Oleh itu, usaha mengenal pasti dan memahami kepelbagaian spesies amat penting bagi tujuan penyelidikan, pengurusan sumber semula jadi dan pemuliharaan alam sekitar.
Secara tradisional, para saintis mengenal pasti spesies melalui pemerhatian terhadap ciri fizikal atau morfologi organisma. Namun, dengan perkembangan teknologi moden, pendekatan baharu seperti pembelajaran mesin kini semakin digunakan untuk membantu proses pengenalpastian spesies dengan lebih cepat dan efisien.
Kaedah tradisional dalam mengenal pasti spesies biasanya bergantung kepada pemerhatian terhadap bentuk atau morfologi organisma. Morfologi merujuk kepada ciri-ciri fizikal yang boleh dilihat seperti bentuk badan, saiz, struktur anggota, corak warna, dan tekstur permukaan. Dalam kajian tumbuhan, contohnya, bentuk daun, struktur bunga, dan ciri buah sering digunakan untuk membezakan antara satu spesies dengan spesies yang lain. Begitu juga dalam kajian haiwan, ciri seperti bentuk sayap pada serangga, struktur paruh pada burung, atau bentuk tengkorak pada mamalia boleh menjadi petunjuk penting dalam proses pengelasan spesies. Kaedah ini telah lama menjadi asas dalam bidang taksonomi dan sistematik biologi.
Walau bagaimanapun, pendekatan berdasarkan morfologi mempunyai beberapa kekangan. Sesetengah spesies mempunyai ciri fizikal yang sangat serupa, menjadikannya sukar untuk dibezakan hanya melalui pemerhatian visual. Selain itu, variasi bentuk juga boleh berlaku akibat faktor persekitaran seperti suhu, habitat, atau sumber makanan. Dalam keadaan tertentu, pengenalpastian spesies memerlukan kepakaran pakar taksonomi yang berpengalaman, dan proses ini boleh mengambil masa yang lama. Oleh sebab itu, penyelidik mula mencari pendekatan alternatif yang lebih pantas dan sistematik untuk membantu mengenal pasti spesies dengan lebih berkesan.
Salah satu perkembangan penting dalam pengenalpastian spesies yang memanfaatkan ilmu statistik dan matematik ialah geometri morfometri. Pendekatan ini membolehkan bentuk struktur biologi, seperti tengkorak, gigi dan kepak, dianalisis secara lebih teliti, sama ada dalam dua dimensi atau tiga dimensi. Melaluinya, perbezaan halus antara spesies yang kelihatan hampir sama pada mata kasar dapat dikenal pasti, termasuk variasi yang berkait dengan biologi, habitat dan evolusi. Oleh sebab maklumat bentuk ini boleh diterjemahkan kepada data berangka, ia juga boleh dimanfaatkan dalam pembelajaran mesin. Data tersebut terlebih dahulu diringkaskan kepada corak utama yang penting sebelum digunakan untuk membina model bagi membantu pengecaman spesies.
Selain itu, pendekatan berasaskan imej turut membuka ruang baharu dalam kajian biodiversiti. Melaluinya, imej struktur biologi diproses untuk mengenal pasti ciri-ciri seperti bentuk, corak dan susunan yang sukar dilihat secara langsung. Maklumat ini kemudiannya dianalisis menggunakan kaedah matematik dan pembelajaran mesin untuk membantu pengecaman spesies secara lebih sistematik, khususnya apabila melibatkan spesies yang kelihatan hampir serupa.
Gambar dan imbasan tomografi berkomputer (CT) spesimen juga boleh dimanfaatkan dalam pengenalpastian spesies. Imej-imej ini boleh dianalisis menggunakan pembelajaran mesin, manakala bagi imej yang lebih kompleks, pendekatan pembelajaran mendalam boleh digunakan untuk mengekstrak ciri penting daripada struktur biologi, termasuk bentuk luaran dan butiran dalaman. Pendekatan ini seterusnya dapat membantu proses pengenalpastian spesies dengan lebih berkesan.
Pendekatan berdasarkan bentuk amat berguna sebagai pelengkap kepada pengenalpastian spesies berasaskan DNA, yang biasanya melibatkan kos lebih tinggi. Kaedah ini bukan untuk menggantikan analisis DNA, tetapi untuk menyokong dan mengukuhkan proses pengenalpastian spesies. Dengan penerapan kaedah statistik, matematik dan pembelajaran mesin, maklumat bentuk dan imej boleh dianalisis secara lebih tersusun. Namun begitu, pendekatan ini juga mempunyai beberapa kekangan. Dalam geometri morfometri, titik-titik rujukan perlu ditandakan dengan tepat, dan hal ini memerlukan kepakaran taksonomi. Bagi pendekatan berasaskan imej pula, imej yang berkualiti tinggi amat penting supaya ciri-ciri yang ingin dikaji dapat dilihat dengan jelas. Justeru, kualiti data dan tafsiran biologi yang tepat tetap menjadi asas penting dalam memastikan hasil analisis benar-benar bermakna.
Selain membantu pengecaman spesies, analisis berasaskan bentuk juga boleh digunakan untuk memahami aspek biologi lain seperti penyesuaian diet, fungsi struktur, serta hubungan ekologi dan evolusi. Perkembangan ini menunjukkan bahawa gabungan biologi dengan matematik, statistik dan pembelajaran mesin semakin memperluas aplikasi sains data dalam bidang ekologi dan biodiversiti.
Dr. Dharini Pathmanathan ialah Pensyarah Kanan Statistik di Institut Sains Matematik, Fakulti Sains, Universiti Malaya dan Profesor Madya Dr. Hasmahzaiti Omar ialah Pensyarah Program Ekologi dan Biodiversiti di Institut Sains Biologi, Fakulti Sains, Universiti Malaya.
About the Author
