Искусственный интеллект предсказывает риск исчезновения пресноводных рыб, предлагая миру новый научный подход к защите одних из самых уязвимых экосистем планеты. Разработанная международной командой модель позволяет оценить угрозу для видов еще до того, как их положение будет официально проанализировано, что открывает путь к значительно более оперативным природоохранным мерам. Результаты этого новаторского исследования были опубликованы в престижном журнале «Nature Communications».
Реки и озера, жизненно важные артерии Земли, сталкиваются с беспрецедентным давлением со стороны человека. Строительство плотин, чрезмерный забор воды, деградация естественных мест обитания, масштабное загрязнение и распространение инвазивных видов стремительно меняют эти водоемы по всему миру. Эти факторы нарушают хрупкий баланс экосистем, ставя под угрозу бесчисленные виды и их уникальное биоразнообразие.
Вследствие такого воздействия пресноводные виды входят в число наиболее уязвимых групп на планете. Несмотря на растущую опасность, природоохранный статус многих из них до сих пор остается неизвестным. Это создает значительные пробелы в научном понимании проблемы и существенно затрудняет разработку и реализацию эффективных стратегий защиты.
Международная команда исследователей из семи учреждений, включая профессора Эмили Гарсия-Бертоу из Университета Жироны, под руководством Кристины Мерфи и Андреса Оливоса, создала сложную модель машинного обучения. Эта модель, анализирующая данные более чем 10 000 видов пресноводных рыб и десятки переменных, позволяет с высокой точностью прогнозировать глобальный риск их исчезновения.
Анализ выявил ключевые факторы, влияющие на угрозу вымирания. Среди них – характеристики мест обитания, таксономический порядок видов, гидрологические особенности водоемов и показатели антропогенного воздействия. Это подчеркивает сложное взаимодействие между экологией, географией и человеческой деятельностью в формировании угроз для пресноводных экосистем.
Неугрожаемые виды, как правило, встречаются в регионах с высокой доступностью воды, умеренной плотностью плотин, минимальными нарушениями среды обитания и низкой степенью человеческого воздействия. Эти территории также характеризуются стабильным валовым внутренним продуктом и относительно небольшим разнообразием типов мест обитания на единицу площади. И, напротив, экстремальные значения экологических и социально-экономических факторов тесно связаны с видами, находящимися под угрозой исчезновения.
«Этот универсальный и воспроизводимый подход должен облегчить оценку рисков для биоразнообразия и стать руководством для превентивной природоохранной деятельности», – отмечают исследователи. Их работа, объединяющая огромный объем данных и возможности искусственного интеллекта, предоставляет мощный научный инструмент для своевременного выявления и предотвращения кризисов биоразнообразия в пресноводных экосистемах по всему миру.
