ИИ для экологии и сохранения природы: новые инструменты отслеживают пищевые сети и звуковые ландшафты
Искусственный интеллект открывает новые возможности в экологии. В Университете Райса Сесар А. Урибе разрабатывает вычислительные инструменты, которые помогают учёным лучше понимать экосистемы. Недавние исследования используют ИИ для получения новых знаний из различных типов экологических данных — от пищевых сетей африканских млекопитающих до звуковых ландшафтов тропических лесов.
«ИИ позволяет нам анализировать экологические данные способами, которые раньше были невозможны», — сказал Урибе.
Один проект представляет новый способ сравнения биологических сетей — взаимодействий между видами, лежащих в основе каждой экосистемы. Цель — выявить структурное сходство между экосистемами в разных регионах, даже если они состоят из совершенно разных видов. Такие сравнения могут помочь в мониторинге здоровья экосистем и определении приоритетов сохранения.
Урибе вместе с коллегами применил новый класс математических инструментов, известных как оптимальные транспортные расстояния, для анализа более сотни пищевых сетей африканских млекопитающих в шести регионах континента. Исследование опубликовано в Methods in Ecology and Evolution.
Оптимальный транспорт описывает минимальный объём работы, необходимый для преобразования одного объекта в другой. В экологии каждая сеть взаимодействий видов может рассматриваться как такой «объект». Эти расстояния позволяют исследователям сопоставлять общую структуру двух сетей, показывая, как сравниваются их паттерны связей, даже если сети состоят из разных видов.
С помощью этих инструментов исследователи смогли идентифицировать функционально эквивалентные виды — разные виды, играющие одинаковую экологическую роль в своих экосистемах. Например, определить, играет ли лев в одной пищевой сети ту же роль, что ягуар или леопард в других.
Другой проект был сосредоточен на тропических лесах Колумбии и использовал звук для картирования биоразнообразия. Исследователи разместили 17 микрофонов в различных местообитаниях на плантации масличных пальм. За 10 дней было записано сотни часов звука, зафиксировавшего голоса лягушек, птиц и насекомых.
С помощью анализа ИИ исследователи создали то, что Урибе назвал «коннектомом тропического леса», заимствуя термин из нейробиологии для описания того, как разные участки леса связаны через звук.
«Мы использовали биоакустические данные как индикатор для понимания состояния здоровья экосистемы. Новизна заключается в возможности автоматически идентифицировать и сегментировать звуки», — пояснил Урибе.
Результаты показали, что тип местообитания важнее расстояния: два участка нетронутого леса могут звучать похоже, даже находясь далеко друг от друга, в то время как лес и расположенный рядом регион, засаженный масличными пальмами, могут быть совершенно разными. Исследование подтвердило, что преобразование естественных лесов в монокультурные плантации резко сокращает биоразнообразие, и показало, как биоакустика может служить недорогим инструментом для крупномасштабного мониторинга.
«С точки зрения воздействия, обе работы значимы, потому что это исследование подразумевает применение ИИ для чего-то иного, кроме максимизации прибыли или получения конкурентного преимущества: это ИИ для экологии и сохранения природы», — отметил Урибе.