Teadust kõigile täna kuuleme, kuidas tehismõistus tunneb
käekirja järgi ära inimese terviseseisundi
ja veel saame teada, et geeniuuringute järgi on Euroopa
naaritsat Hiiumaal hästi sisse elanud.
Ajab neil teemadel juttu Elli Valla ka Tallinna
tehnikaülikoolist ja Grete Nummert iga Tallinna loomaaiast.
Olen saatejuht Priit Ennet, kes kuulab, saab teadust. No tehisintellektist on viimastel kuudel
ja nädalatel räägitud söögi alla ja söögi peale.
Ja sellepärast ei ole ka väga imestada, et ka laboristuudios
on täna üks teadlane nimega elli valla Tallinna
tehnikaülikooli tarkvarateaduse instituudi doktorant-nooremteadur,
kes uurib ka tehisintellekti ja masinõppe rakendusi.
Aga me ei räägi täna sugugi mitte chat Chipiti neljast
sellest on kuulda olnud paljudes muudeski saadetes. Aga räägime näiteks sellest, kuidas masinõppega ära tunda
inimeste mitmesuguseid seisundeid, sealhulgas haigusseisundeid.
Millega teie uurimisgrupp tegeleb. Ja et meie uurimusgrupp uurib siis inimmotoorika
tehisintellekti kaudu ehk siis noh, selleks võib olla
peenmotoorika nagu käekiri või siis jämemotoorika nagu kõnd,
aga et sealt on võimalik saada siis väga palju huvitavaid
andmeid nii numbrilisi kui kategoorilisi,
et siis neid me siis uurime masinate meetoditega.
Ja meil on selleks ka uurimusgrupis ka neuropsühholoog,
professor Tallinna ülikoolist, Aaro Toomela,
kes on ka ühtlasi minu juhendaja ja tema aitab selles osas
paremini aru saada, et mida see võiks tähendada,
sest mina jah, just, et mida, mis vastuseid me soovime siit saada,
sest minu töö andmeteadlasena on andmeid uurida,
puhastada, valmistada ettemasinat mudelite jaoks
ja siis rakendada siis masinõpet ja ja siis valideerida neid mudeleid,
et kui hästi ja kui täpselt ennustavad aga need tunnused,
mida me sinna sisse panema või mida me andmetest arvavad,
tahame, et meie, matemaatikud võtame lihtsalt okei,
et meil on näiteks käekirja puhul võimalik arvutada kiirust,
eks ole, käekirja kiirus siis järgmine tuletis on käekirja kiirendus,
aga sealt on veel võimalik edasi minna. Tuletisi saab võtta. Absoluutselt ja matemaatikuna mõtlesime,
aga miks jääda seal kiirendusega pidama,
et võtame järgmise, inglise keeles on neil lahedad nimed ka.
Et kiirenduse tuletis York Tšurki tuletis on Snap.
Ja edasi on kräkko, papp. Ühest õpikust isegi leidsin endale nimed ka,
et need ei ole minu välja mõeldud, aga nende kõrgema järku
tuletistega me läksime edasi ja siis avastasime,
et Parkinsoni käekirja seest nende kaudu sai tulemust täpsemalt. Ja praegu me räägimegi siis ühest peenmotoorika näitest
inimese käekirjast, just see nõuab sellist väga peent
näppude liigutamist. Peenmotoorika on jah, see noh sõrmedega teeme võib-olla näomuutused,
näolihased, sellised väiksemad jämemotoorika on juba selline
kõnd ja ja võib-olla sellised suuremad, suurema amplituudiga liikumised. Ja kui hakkab inimesel ilmnema Parkinsoni tõbi,
nii et ta võib olla muudest tunnustest veel välja ei
paistagi siis peenmotoorika võivad juba esineda.
Häired. Ja, ja tegelikult ma olen lugenud kirjandust,
et väga huvitav on ka hääle järgi või, või selle
kõneanalüüsi järgi ka tuvastatakse Parkinsoni,
me oleme ka mõelnud äkki oma uurimusgrupis teha ka selliste
andmete kogumist.
Et hääle järgi ka on ja emotsioonide järgi,
et, et selles mõttes neid uurimustöid on palju,
et meil on konkreetselt hetkel kontsentreeritud käekirja
uurimisele ja ja selleks me kasutame tahvelarvuteid,
kus on siis võimalik siis digitaalselt signaale koguda,
siis koordinaadid on, aeg on surve, mis on väga huvitav,
et surve parameetrid on küll näidanud, et kannavad väga head
informatsiooni Parkinsoni tõve diagnoosimisel
ja neid parameetreid messil siis kogume ja arvutame uusi parameetreid,
nagu mainisin siis näiteks kõrgemat järku tuletised
ja rakendama masinõpet, aga muudkui loodame,
et masin leiab sealt seoseid, mis aitavad meil tulevikus
siis varasemas faasis Parkinsoni tuvastada. Ja teie ülesanne ongi siis vaadata need seosed välja just
teha katseid ka inimestega. No muidugi selles kliinilisi katseid peavad tegema arstid
ja meil on selleks ka Tartu ülikoolist kolleegid,
kes koguvad andmeid, et see, see on nagu selline
eetikakomisjoniga reguleeritud, et päris mina ei saa kahjuks minna,
aga aga jaa, ei andmeid on väga palju vaja
ja me töötame ka selles suunas, et teha võimalikult lihtsalt
selle andmete kogumise, et see peaks olema selline
kahetunnine protsess, vaid varsti me töötame välja ka
telefoni nutitelefonidega, meil on juba rakendusi,
kus saab mingeid katseid nutitelefonidega teha. Ehk siis teha patsiendile ja katse noh, nii-öelda
osalejatele võimalikult lihtsaks, oma nii-öelda andmed
andmist teaduse nimel ja sest et masinõppe algoritmid,
ilmselt on see teada, et on väga-väga andmete näljased.
Et andmeid on väga palju vaja, et selleks,
et midagi sellist täpset ja, ja usaldusväärset kätte saada. Kas te tegelete ka selle masinõppe loomisega? Ja et me uurime kogu aeg, näiteks sedasama Tšetkeebeedee
kõigepealt neli ja et tegu on siis Transformerid mudelit ka
LCD täht, eks ole, et see on selline väga tuntud algoritm
keelemudelite loomisel ja me selles mõttes ise neid ei arenda,
aga me üritame kogu aeg trendidega kaasas käia
ja kirjandusega nii-öelda olla paralleelselt samal pulgal.
Et me rakendame näiteks Transformereid, milleks on siis need
närvivõrgud jällegi käekirjale, et kui me räägime keelemudelitest,
siis ta on selline jada, eks ole, tekst on jada,
et aga käekiri on ka, et seal on ka nii-öelda mingisugune
aegrida võimalik ehitada, seal on ikkagi ajas muutuvad need muutujad,
eks ole, et näiteks koordinaadid või samasse rõhk. Tee, kuidas pliiats? Ja pliiats just, et, et seal on väga palju tunnuseid,
mida saab siis niimoodi ritta panna ja me oleme rakendanud
siis Transformerid mudeleid, mis see keebeedeedee osa,
eks ole. Jenereidi priitchreinud transformerson keebeedee
nii-öelda välja öeldes, et oleme rakendanud neid
ja nad on näidanud 90 plussprotsendilist täpsust just
jällegi Parkinsoni tõve diagnoosimisel.
Et see täpsuse on selles mõttes tundub kõrge
ja väga hea, aga ta ei ole ikkagi nagu noh,
nii nii nagu noh, kuidas öelda, et seal on veel mõõdikuid,
mida peab jälgima ja meil on vaja ikkagi veel edasi edasi katsetada,
et et see muutuks nii usaldusväärseks, et saab minna juba
päris maailmakatsetustel. Aga seletaks natuke seda Transformerid ka mida see endast
täpsemalt kujutab? No neid närvivõrke on erinevaid, et selles mõttes,
et see on üks üks, kuidas öelda arhitektuuridest,
mis on loodud selleks, et just teksti andmetega tegeleda,
et on olemas neis konvolutsiooni närvivõrgud,
mis on loodud rohkem piltide jaoks ja seal nad võtavad siis
seal on siis filtrid sellised, et nad võtavad pikslite kaupa,
eks ole, ja pikslid on siis need andmed,
mis sisse lähevad siis transfarmerite sisse läheb tekst,
et, et on, nagu ta jagab selle teksti nii-öelda sõnadeks,
siis noh, on see üks ühik andmeid, mis sinna transvormelisse läheb. Aga näiteks on olemas ka Vision Transformerid,
mida kasutatakse piltidel ja pilt jagatakse pikslite,
eks ära ja tehakse samamoodi selline rida.
Ehk siis neid arhitektuur on väga palju erinevaid
ja mulle väga pakub huvi just nende domeeni väliselt nende katsetamine.
Et Transformereid, mis on loodud keelemudelit,
eks on näiteks edukalt kasutatud proteiini valgu,
mis meil jälle bioloogiliselt on need valgu siis jadad,
et nende uurimiseks, et jällegi teksti domeenist väljapool
kasutusel ja tekkiski sealt idee, et oh,
aga proovime ka Parkinsoni tõve diagnoosimisel kasutada siis
neid võimsaid keelemudeleid, et et ehk on seal ka
potentsiaali ja juba on vaikselt ilmumas huvitavaid numbreid. Aga aga mida need katseisikud siis täpsemalt tegema peavad,
kui neile antakse see tahvelarvuti kätte
ja see pulka, millega sinna ekraanile vedada,
jooni? Jah, et pliiats on ka erinevad erinevad ülesanded,
näiteks üks, mida me oleme sellega, me oleme väga palju tööd teinud,
on spiraali joonistamine ja et seal me saame tõesti väga
palju huvitavaid parameetreid.
Noh, nagu ma rääkisin ka, et koordinaatidest,
kiirustest ja nii edasi välja.
Just et ja spiraali joonistame tegelikult väga populaarne teste,
mis aitab meil ka uurimustööd andmeid nii-öelda koondada
ja võrrelda, see on üks põhilisi ja kusjuures spiraali
joonistamise testime oleme kasutanud ka väsimuse
tuvastamisel ja samamoodi on needsamad Tšurks näpp
ja neid välja arvutanud ja veel huvitavaid tunnuseid välja arvutanud. Näiteks me palusime osalejatel teha sedasama spiraali test
nutitelefonidega vasaku käega ja parema käega.
Ja Me tahtsime uurida sellist asümmeetria tunnust,
et arvutusi, mis ühed tunnused välja vasaku käe jaoks
ja samad tunnused parema käe jagasime, lahutasime need,
ehk siis vaadata, et kas seal on mingi vahe.
Ja meil tekkis see mõte, et äkki see asümmeetria
ja kuna nad on nii lihtne koguda nutitelefonidega,
teed lihtsalt sõrmega spiraali, pole isegi pliiatsit
või et äkki oleks midagi, mida insuldipatsientide korral uurida. Et seal noh, üks pool võib-olla halvatud,
et siis kas asümmeetria ta progresseerumine
või või vastupidi, eks ole, et äkki seal on mingisugune
huvitav nii-öelda prognoos või, või diagnostika võimalik
üles ehitada jällegi masinõppemeetoditega.
Et ühesõnaga, uurimuspinda on väga palju
ja väga põnev teema on, et ma olen tõesti väga õnnelik,
et sattusin selle teema peale, et et ei tunne üldse,
et oleks nii-öelda kordagi pole igav. Aga ma saan aru, et teie ülesanne on see siis erinevaid
eelnevalt väljatöötatud, mingisuguseid komponente nagu kokku sobitada,
et üks on siis need närvivõrgud ehk Transformerid
ehk tehisintellekt masinõpe, teine on siis see psühholoogia
teadmised kognitiivsetesse protsessidest
ja sellised meditsiiniteadmised ka. Absoluutselt, ja no mul on vedanud ka, et mul on ühelt poolt
siis masinate poolt siis juhendaja Sven tarkvaraarenduse
instituudist ja teiselt poolt Aaro Toomela,
kes on neuropsühholoogiaprofessor Tallinna Ülikoolis,
et sellist kaks domeeni kokku panna.
Ma ütlengi, et väga-väga huvitav on, mina olen rohkem
matemaatiku taustaga ja nüüd olen siis jah IT-valdkonda
sisenenud ja alati oli soov, et kuidagi seda ikkagi rakendada,
mitte lõputult algoritme välja mõelda, vaid ikkagi millegi
peal rakendada ja siin tundub olevat nii oluline
ja nii suur probleem, et just, et et kuidas me saame
automatiseerida või anda mingi dub pakkuda mingi otsustusabi
inimestele nende haigusseisundite kognitiivse võimekuse ja,
ja noh, üldse sellise tervise osas. Et tundub väga, väga huvitav valdkond Aga mis seal teadustöös veel inimese teha on jäänud,
sest et ka see algoritm võib ju, ma saan aru,
et leiab need seosed üles, ta ongi üks suur seoste leidja.
Inimene peab ikka näpuga näitama, et vaata nüüd siia ja. Inseneritöö on ikkagi need andmed, noh selles mõttes,
et ikkagi mingi domeeni teadmine on hea,
kui on, et selleks on head psühholoog, aitab võib-olla aru saada,
et noh, näiteks, et kui me räägime talle kõrgemat järku tuletist,
siis ta kohe küsib, et aga mida need tähendavad nii-öelda,
kuidas need väljenduvad käekirjas ja me olemegi sidunud neid
ära treemoriga, et tegelikult, kui tekib selline selliseid
mikromuutused käekirjas, võivad viidata sellele,
et inimesel on Treimori kaldu rohkem midagi,
et, et me oleme alati üritanud, eks abstraktseid
matemaatilisi mõisteid kuidagi siduda. Et mida, kuidas see väljendub ja millesse arst võiks seda näha.
Ja et selles osas on jah, mõtleme kogu aeg selles suunas,
et seda nii-öelda on vaja ikkagi, võib olla eelnevalt
masinamasinatest läbi mõelda, et okei, et mis meie hüpotees on,
nende hüpoteeside püstitamine on see töö,
mida siis teadlased peavad tegema ja masinad on lihtsalt tööriist,
mis aitab siis valideerida neid hüpotees,
et kas see siis oli nii või ei olnud nii. Aga aga päris jahe topime lihtsalt suvalised andmed sisse
ja oh 95 protsenti täpsusega.
Mida see tähendab tegelikult, et ühesõnaga jah,
et seal peab ikkagi insener ikkagi vahel olema,
kes teab, mis andmeid panna, kuidas neid panna
ja kuidas valideerida mudeleid. Ja, ja me näeme ka tegelikult selle kõige kuulsama
tehisintellekti pealt, et temaga mõtleb asju välja nii-öelda hallutasineerib. Jaajaa hallutasineeribjasest nojah, et siin peab arvestama,
et keelemudelid ei saa ise aru, mida nad vastavad
ja nemad ei saa aru, et kas nad eksisid või kas see on õige
või vale. Nemad mängivad tõenäosustega ja kui see on
tõenäoline sõna siia järgi panna, siis ma panen selle siia ka,
mis see sõna tähendab, ei ole tema võimuses.
Nii et neid jah, pimesi usaldada ei tasu. Kas selliseid süsteeme on jõudnud juba ka praktikasse? Mina olen näinud artikleid, kus on kaasautoriks pandud Jetkeebeedee,
mitte tal tekkis see, ma pean otsima, aga ma olen niimoodi
pigem meedias, sotsiaalmeediast on läbi käinud,
et hakkavad juba ilmuma teadusartiklit, kus on nii-öelda ohtur,
on Chadkeebeedee enneks, ei ole esimesel kohal,
et päris kõik ei ole ise teinud.
Aga no meie veel ei näe seda juhtumas, et mina olen küll
kasutanud iseenda harimiseks, et kuidas ta töötab? Jaa, olen küll üllatunud, et et kui hästi ta mingeid asju sõnastab,
eriti kuna mu mina minu emakeel ei ole inglise keel
ja kombain, kirjutan inglisekeelseid tekste,
siis tõepoolest ta mingeid asju sõnastab paremini kui mina,
aga sellist copy-past lahendust ma sealt ei näe.
Nüüd esitan küsimuse, siis ta vastab mulle,
nii et ma saan seda kohe kasutada, et ikkagi peab mingi
filter vahel olema. Aga kui kaugele on see Parkinsoni tõve avastamise süsteem kasutuselevõtust? Nii palju, kui ma olen arstidest aru saanud,
et meil on tugevad neuroloogid ka uurimusgrupis,
et diagnostika iseenesest ei ole keeruline,
et sa saad ikkagi aru, kui inimene seal on see haigus,
et pigem daame leida võimalust, et aidata neil võib-olla varem,
et võib-olla inimene ise, kui tal on rakendus
ja telefon, et saab seda, kui tal on see soodumus,
et saab seda nii-öelda pidevalt testida ja siis masinõppes
saab anda sellist otsustuse, abi või tõuget,
et kuule, et siin on midagi ses, see tunnusnäpp siin hakkab
nagu punaseks minema või noh, kuidas me seda nimetame. Et võib-olla selline nagu suunav tehnoloogia,
et noh, raske on öelda, sellepärast et tööd on ikkagi palju veel,
et me peame seda ikkagi valideerima, evalideerima evalideerima,
et rohkem andmeid koguma ja ja et, et ikkagi noh,
100-st 100 oleks oleks käes.
Et ma mõtlen just, et katsetustest, et me oleme nii-öelda rahul,
et siin praegu ikkagi natuke on veel ebamäärast nii-öelda infot,
et me peame kõike nii-öelda veel valideerima. Aga, aga jaa, et arst ja kindlasti see ei asenda niipea.
Ja ma ise usun rohkem sellistesse ka tulevikus sellistes hübriidmudelites,
kus arstidel vabaneb lihtsalt selliste rutiinse tegevuste
arvelt aega, et tegeleda Järgmiste arendusteemadega end arendada,
arendada uusi nii-öelda suundi ja ennast
ja ja, ja võib-olla jah, siinkohal tahvelarvutid
ja nutitelefonid koostöös tehisintellektiga saavadki abiks
olla selliste rutiinsete testide tegemisel
ja anda sellist otsustusabi, et see, seda ma näen küll,
pole lähitulevikus juhtumas. Ja niimoodi uuritaksegi siis inimmotoorikat,
tehisintellekti abiga ajasin juttu elli vallaga. Räägime täna naaritsatest, sellest ei olegi siin saates kaua
jutt olnud, kuigi naaritsat aga tegeletakse Eestis juba
päris pikemat aega.
Ja nüüd on Tallinna loomaaia DNA analüüside spetsialist
Grethe Nummert jälle labori stuudios.
Mõned nädalad tagasi rääkisime samas koosseisus lagritsast
ja lagritsa Helendamisest, aga naaritsat vist ei helendav. Ei närvitseda nende. Ei Euroopa naarits ega Ameerika naarits ehk mink,
kumbki neist, aga nende elus juhtub muudki põnevat,
et nüüd on just ilmunud ajakirjas suubayology üks artikkel
selle kohta, kuidas Hiiumaale viidud Euroopa naaritsat seal
kohanenud on ja just nii-öelda geneetilisest vaatepunktist
aga tooks natuke seda tausta, kuigi sellest on võib-olla
vanemad kuulajad mäletavad juba aastakümnete tagant seda lugu,
aga aga tuleb ikkagi üle korrata, et meil on Eestis
tegelikult kaks naaritsaliiki, nagu juba mainitud sai. Aga mis nende lugu siiamaani on olnud? Ja Euroopa naarits on siis neist see, kes on kriitiliselt
ohustatud väikekiskja ja ta niux ohustatumaid väikekiskjaid maailmas.
Tegelikult ja Eestis oli ta aastaid tagasi aasta aastasadu
hollide tavapärane liikide koheta ja tegelikult levijale oli
üpris lai Euroopas Soomest kuni Hispaaniani
ja uurelitest kuni Prantsusmaani.
Aga kahjuks tänapäevaks on teda jäänud väga vähe,
looduses alles. Kõige suurem elujõuline populatsioon.
Asurkond on Doonau deltas Rumeenias mis vist riivab ka
natuke Ukrainat seal.
Ja siis on Hispaanias asurkond.
Arvatakse, et umbes 500 looma looduses alles Rumeenias siis
pakutakse 1500, aga kindlalt ei tea.
Ja Prantsusmaal on väike asurkond, aga täpset arvu ei tea seda,
see on veel väiksem. Ja siis on Venemaa, millest me ei tea tegelikult väga midagi,
mis seal alles on või kes seal all siis veel on,
kui palju on.
Aga siis on meie, Eesti Hiiumaa taas siis loodusesse
asustatud asurkond. Kas Hiiumaa on siis ainus koht Euroopas,
kus Euroopa naarits on taasasustatud vahepeal teda seal ei olnud? Ja tegelikult on ka Saksamaal olnud loodusesse viimist
tagasi loodusesse viimist, aga seal ei toimu aktiivset
seiret ja ei ole ülevaadet, mis seal tegelikult toimub.
Pist nüüd lähiminevikus vist lõpetasid selle üldse ära,
et mis seal on vist rahalised raskused eni. Aga Euroopa naaritsal on siis saatuslikuks saanud see teine
naaritsaliik Ameerika naarits kes on siis võõrliik meile? Ja et tegelikult see lugu, miks ta ohustatuse staatusesse
sai kriitiliselt ohustatud, siis ma räägin just euroopa naarits,
sest et kunagi teda muidugi kütiti üle valmistati nahkadest
kasukaid siis toimus elupaikade kadu.
Ta on pool veel ise eluviisiga, loom vajab korralikku
ja veekogusid, kus on toitu.
Ja siis mingil hetkel, kes hakkas siis see karusloomafarmindus,
kus toodi Euroopasse sisse siis võõrliike Ameerika naarits
ja ka tegelikult viidi loodusesse venelaste poolt minu arust ka,
kui ma õigesti mäletan, ameeriklane ütles,
et mingi hetk, aga samas siis hakkas nendest farmidest
pidevalt need põgenema ja loodusesse siis sattuma
ja kuna nad on sarnase nišiga samades kohtades elavad siis
Ameerika naarits on veidi suurem, veidi jõulisem selles
suhtes ka, et välja tõrjuma euroopa naaritsat elupaikadest
ja võttis siis üle ja ta on väga hästi siin meie kliimas
ja siin hakkama saanud ja on euroopa naaritsa kahjuks välja tõrjunud. Aga Hiiumaale hakati euroopa naaritsat taasasustama siis
juba päris ammu. Tegelikult kaheksakümnendatel aastatel Tiit Marani eestvedamisel,
siis hakkas Tallinna loomaaias pihta euroopanaaritajatega tegelemine,
et kõigepealt üritati teistingimuses paljundada.
Et seda praktikat ei olnud enne, et nääritsetel on huvitav see,
et minu jaoks oli väga huvitav, kui ma teada sain,
et korra aastas on ainult periood kevadel,
kus nad on, neil on nii-öelda siis võimelised paarituma
nii-öelda jooksuaeg või kuidas öelda ja,
ja ülejäänud aastas mitte, et korra on see aken
ja see võib-olla ainult mõned päevad. Et see on väga peen teadus, kuidas sellega siis tegelema
hakati ja käitumist vaadeteni ja esimesed proovid ei olnudki
tegelikult edukad loomadega ja ei, ma mõtlen nagu loomaaiast
paaritamised siis nii-öelda ja selleks ajaks,
kui see nagu käima saadi, oli tegelikult Eesti loodusest
juba mandrilt siis naaritsaid ära kadunud 90.-te keskpaigaks
ja tegelikult pidi ka Venemaalt tooma juurde asustaja
isendeid siis, et luues tehispopulatsioon uuesti. Et jah, pikk jutt, aga siis sellega läkski aega,
et see kõik käima saada ja tuli välja valida siis looduslik koht,
kus ameerika naaritsat ei ole ja, või sinna on raskedel saada.
Kuigi Hiiumaal olid olnud karusloomafarmid,
siis seal oli ka Ameerika naaritsaid, aga need püütiselt
välja ja tehti ka uuring, et seal on piisavalt siis
selliseid vee, kogusi, jõgesi, järvezi, kraave,
kus kallastele ääres võiks naaritsat elada
ja toidubaasiga ja hakati siis 2000. aastal tegelikult sinna
loomi viima. Ja nüüd ongi siis õige aeg järele vaadata,
et kuidas on Hiiumaale viidud euroopanaaritsatel läinud
ja nüüd olete vaadanud seda ka lausa geneetilisest aspektist
ehk DNA analüüside põhjal. Ja see on selline, selline pisikene töö suures töös,
et üldse nende uurimine seal Hiiumaal on kestnud ju terve
see aeg, kui neid sinna viidud on, neid viidi naaritsaid
alates 2000.-st, et aastast kuni 2016. aastani
ja iga aasta tehti selge seiret, praegu käib ka seire,
kusjuures aga praeguseks on siin tekkinud siis omal jõul
püsiv asurkond, kus looduses ilusti loomet sünnivad
ja saavad seal hakkama. Kasutavad oma akna ära kevadeti. Ja kasutavad ära ja me teame, me oleme ju saanud sealt
looduses sündinud loomi seire käigus, sellepärast me teame,
et neil läheb hästi ja saare mahutavus on umbes 100
naaritsat ent elavad talvel umbes siis kevadeks on umbes 100 naaritsat,
seal kuni suvel kindlasti rohkem peale poegimist aga selline
püsiv siis populatsioon on sinna tekkinud. Raha ja nüüd enam ei ole sealt nii-öelda sellest Tallinna
loomaaiavaru naaritsaid vaja sinna. Ja, ja just et miks mina siis seda tööd tegema hakkasin,
et kuni kuus, 17 aastat vabandust järjest oli siin neid
naaritsaid viidud ja oli valitud meie tehispopulatsioonist
ikkagist sugupuualusel need loomad, kes on geneetiliselt
kõige vähem tähtsad meile. Nii Tallinna Loomaaia naaritsatest valiti välja need kõige
kehvemate geenidega isendit. Tegelikult ei saa öelda kehvadkeemid, selliseid asju ei ole olemas,
aga lihtsalt need naaritsaid siis, kellel on rohkem
võib-olla siis õdesid-vendi esindatud, kes jäävad meile
populatsiooni alles, keda me saarel ei lase.
Et nad jäävad nagu geneetilist mitmekesisust,
siis säilitama meile tehispopulatsiooni. Väärtuslikus siis mitmekesisuse mõttes just aga vähem
mitmekesised naaritsat viidi siis Hiiumaale. Jah, ja see on just nagu sugupuu põhjal ja sellise programmi põhjal,
mille põhjal saab seda arvutada, et see ei ole nagu päris
Teeenna uuringu põhjal see on tegelikult populatsiooni
haldamisprogrammi põhjal valitud, et arvutiprogramm on see põhimõtteliselt,
aga sa sisestad sinna rajaja isendid, kellest populatsioon
tekib ja sa sisestad sinna kogu aeg loomi sisse,
kes sünnib, kellel sünnib, kes on isa ema
ja siis tuleb selline elupuu nii-öelda ja see programm siis
kalkuleerib selle elupuualusel elus olevate loomadel siis
teatud numbrid või parameetrid, et kellel on vähem
või rohkem sugulasi, õdesid-vendi selles populatsioonis
ja keda siis on nii-öelda, kellega sarnaseid isendeid on
rohkem või vähem, ja neid, kellega olid rohkem sarnased isendid,
neid võis ära saata. Et jääks siis siis esindatud siis mingisugune geneetiline
mitmekesisuse baas Et, et seda nii-öelda baaspopulatsiooni või seda
loomaaiapopulatsiooni püüti hoida võimalikult mitmekesine,
et see oleks selline just üks kindel asi,
kus, kus on palju erinevaid geenivariant sees
ja mida siin nüüd see geeniuuring siis täpsemalt näitab. Et kuna me tegelikult ei olnud neid ennem DNA põhjal uurinud
ja niimoodi need loomet sinna saarele viidi
ja seal oli tekkinud püsiv populatsioon saarel,
siis oli mõistlik vaadata, kuidas selle mitmekesisusega siis
päriselt on võrdluses Loomaaia tehispopulatsiooniga,
et äkki oleks vaja loodusliku populatsiooni tugevdamiseks
võib-olla viie loomaaiast mingeid spetsiifilisi loomi juurde.
Ja sellest saigi mu töö, et ma analüüsisin loomaaiad ees
populatsiooni ja siis Hiiumaalt saadud seire käigus elus
lõksudega püütud loomadelt saadud siis materjali
ja võrdlesin neid omavahel. Ja tulemuseks oli siis see, et tegelikult nad väga ei erine
õnneks omavahel väga drastiliselt, et väikeseid erinevusi
küll oli, aga need ei ole nii suured. See tähendab siis seda, et ka Hiiumaal elavate naaritsat
seas on geneetiline mitmekesisus peaaegu sama hea kui
Tallinna loomaaia niinimetatud tehispopulatsioonis. Just, ja huvitav oli ka see, et 17 aastat on pikk aeg sinna
naaritsat viimiseks, alguses tegelikult kasutati ka natuke
teistsuguseid lahtilaskmismeetodid siis et on siis inglise
keeles hard relis ja soft Frilis, ma ei oska neid praegu
tõlkida eesti keelde, vabandused.
Aga põhimõte siis, et siis Harthrilis loomed siis emased
loomaaias paaritatud loomad viidi lihtsalt loodusesse,
lasti sinna lahti ja soft brilis on siis selline,
kus ehitati tee Hiiumaale suured looduslikud aedikud,
kus siis loomaaiast emased, kes olid piiritletud,
viidi ja ta sai seal kohaneda, ta sai seal pojad
ja sai siis seal poegadega ise oma omal vabal vabal valitud
hetkel loodusesse minna. Ja selline meetod olnud tulemuslikum ja seda näitab ka minu töö,
et pigem on just see Softrilisi käigus lastud loomade olnud
siis aluseks need loomad siis selle Hiiumaa populatsiooni tekkimisel,
et need esimesed aastad ei ole arvatavasti arvesse läinud. Et need nii-öelda selle inglise keeles öeldes Haadrilissiga
viidud loomad on seal hukkunud või, või hävinud,
pikapeale. Ja pigem vähem siis andnud siis järglasi edasi praeguse
populatsiooni tekkimiseksi. Aga tundub siset naaritsat euroopa naaritsaid on Hiiumaal
praeguse seisuga väga kenasti hakkama saanud.
Nii välisel vaatlusel kui ka geeniuuringute põhjal. Jah lihtne sõna ja tõesti, nii on praegu.
Ma muidugi tahaks veel lõpetuseks öelda,
et see on ainult see uuring, mis ma tegin,
et see on üks ainult üks ajahetke väetamine,
et see on hea alus tuleviku jaoks ka, et meil on baasuuring tehtud.
Et kindlasti peab mingi aja jooksul uuesti piiluma,
et kuidas selle mitmekesisusega Hiiumaal on. Aga siis vaatajatega juba nagu aru saan,
Saaremaa poole. Jah, me vaatame Saaremaa poole, et Saaremaal on siis tehtud
kõva eeltöö ka kaardistamaks kohti, sobilikke siis elupaiku
ääritsetele ja eelmine kevad või hiliskevad siis esimesed
loometgesin lahti lasti.
Ja jätkuvalt siis see aasta ja ka edaspidi on siis plaan
luua küsinna uus populatsioon. Niisugune on siis Euroopa naaritsat lugu Tallinna loomaaias,
Hiiumaal ja otsapidi ka Saaremaal ja tuleb välja,
et et Hiiumaa naaritsat geneetiline mitmekesisus on peaaegu
sama hea kui nende lähtepopulatsioonil Tallinna loomaaias
ja ajasin seda juttu, Grethe Nummert. Tänases saates oli juttu inimese peenmotoorika uurimisest,
tehisintellekti abil ja Hiiumaa naaritsat geenidest.
Juttu ajasid hellivalla Grete Nummert ja saatejuht Priit Ennet.
Uus saade on kavas nädala pärast, veel uuem,
kahe nädala pärast kuulmiseni taas.
