Ученые задействовали машинное обучение для предсказания сокращения птиц
Модель для прогнозирования сокращения численности различных видов птиц построили исследователи из Канады, 24 февраля сообщает Phys.org.
Исследователи построили модель на базе машинного обучения и загрузили в нее данные о 10 163 видах птиц, про которых известны тенденции в изменении численности популяций. Они подсчитали, что почти половина (47%) из 801 вида птиц с неизвестными в настоящее время тенденциями численности сокращается.
Корреляционный анализ показал, что в глобальном масштабе основным условием, необходимым для сокращения численности птиц, является сильно фрагментированная популяция. Причем особенно уязвимыми являются немигрирующие птицы, обитающие в тропических и субтропических лесах Южной Америки и Юго-Восточной Азии.
«Я вижу бесконечные возможности для природоохранной биологии, когда в дело вступает искусственный интеллект, а мы все еще недостаточно изучаем», — сказал ведущий автор Сюань Чжан из Отдела экологии птиц и охраны природы Онтарио.
