人工智能技术有望使物种免于灭绝

编号 sjly202300042

日期 20230820

标题 人工智能技术有望使物种免于灭绝

年份 2023 

学科分类 220.35;野生动物保护与管理

国别/机构 澳大利亚 

作者 廖世容 

关键词 人工智能  澳大利亚  灭绝  物种 

主要内容 　　世界科技研究新闻资讯网（phys.org）2023年7月11日消息：澳大利亚弗林德斯大学全球生态实验室的研究人员利用机器学习技术来识别物种之间的相互作用，并预测最有可能灭绝的物种，以便采取干预措施，防止物种灭绝。
　　弗林德斯大学科学与工程学院研究员约翰·卢埃林博士表示，地球正面临严重的环境危机，如气候变化、外来物种入侵、栖息地丧失以及由人类活动引起的环境问题等，并导致了大量物种灭绝。很多物种灭绝是受物种相互作用影响，是由与其他物种相互作用的损失或增益触发的。研究发现，机器学习能预测在一个相互关联的物种世界中的捕食关系。
　　共同灭绝是由相互作用的其他物种的数量减少或灭绝引起的灭绝，如捕食者在失去猎物后灭绝。但猫、狐狸和棕树蛇等入侵性捕食者也可能会导致本土猎物灭绝，这是由脆弱物种与新的捕食者相互作用引起的。因此，物种间的相互作用对于物种灭绝的预测和干预至关重要。然而，目前预测物种灭绝较难，因为目前的研究仅能识别小部分物种间相互作用或有入侵物种的情况下可能发生的相互作用。
　　机器学习技术可以利用一个物种的特征准确预测鸟类和哺乳类动物的捕食者与猎物的相互作用。通过识别相互作用的物种，机器学习能预测并有望避免物种灭绝风险。根据哪些物种可以相互作用、哪些物种可以互不影响，以及相关物种的特征，机器学习技术可以识别特征与物种相互作用的关系。之后通过向学习过这种关系的人工智能（AI）提供物种及其特征的清单，以预测其中哪些物种能够发生相互作用。这种方法可以填补人类在物种相互作用方面的许多空白，包括至今未记录的相互作用，古老的、早已灭绝的物种之间的相互作用以及入侵物种引入在新的地区的相互作用。通过了解物种间的相互作用，可以确定环境干扰（如气候变化和外来物种入侵）如何在生态群落中产生级联效应，使人们能够了解物种灭绝是如何发生的。物种相互作用在生态系统中发挥着重要作用，但很少有生态群落拥有描述这种相互作用的完整数据。卢埃林博士表示，人类完全依赖生物多样性和健康的生态系统，因此有责任维护生物多样性及其为人类社会创造的福祉。 （廖世容）

资料来源 世界林草动态,2023(23)