Использование ИИ для борьбы с инвазивными видами в Канаде

Новое исследование Университета Альберты по управлению водными инвазивными видами в Канаде объединяет возможности машинного обучения с экспертизой в биологии и статистике для создания простого и удобного инструмента для эко-менеджеров.

Инструмент, создающий деревья решений, помогает специалистам выбрать подход для своих водоемов, предсказывая результаты различных стратегий управления инвазивными видами.

«Экономическая стоимость инвазивных видов исчисляется десятками миллиардов долларов — и поскольку стоимость так высока, существует большой интерес к предотвращению и контролю инвазий», — говорит Марк Льюис, эксперт по математическим и статистическим наукам и канадский исследовательский председатель в области математической биологии, разработавший инструмент.

В Канаде существует множество водных инвазивных видов как в морских, так и в пресноводных средах: от водорослей до рыб и водяных блох. Многие распространяются через судоходные пути и торговлю домашними животными.

Применение возможностей ИИ

«Математическая биология предлагает множество замечательных инструментов для понимания искоренения инвазивных видов в целом», — поясняет Расс Грейнер, эксперт по машинному обучению. «Машинное обучение предоставляет множество дополнительных инструментов для прогнозирования вероятности успешного искоренения конкретной инвазии с использованием определенного подхода».

Льюис и Грейнер вместе с бывшим постдокторантом Янью Сяо применили методы машинного обучения для создания удобных деревьев решений. Эко-менеджеры могут использовать их для определения лучшей стратегии — от полного уничтожения до сдерживания и смягчения распространения.

Исследование показывает, что для широкого спектра видов необходимо учитывать три основных элемента: тип среды обитания, размер зараженной территории и предпринимались ли ранее попытки сдерживания.

«Конечному пользователю компьютер не нужен», — говорит Льюис. «Нужна лишь копия дерева решений, что гораздо полезнее для специалистов, работающих в полевых условиях».

Статья «Evaluation of Machine Learning Methods for Predicting Eradication of Aquatic Invasive Species» опубликована в журнале Biological Invasions.