Искусственный интеллект помогает экологам создавать новые общие модели

Экосистемы, где миллионы видов взаимодействуют миллиардами способов, часто кажутся хаотичными. Методы искусственного интеллекта (ИИ), такие как машинное обучение, способны обнаруживать в них закономерности и предсказывать исходы.

Особый метод — символьная регрессия — позволяет "эволюционировать" человеко-понятным формулам, объясняющим природные законы, подобно эволюции видов.

"Мы использовали символьную регрессию, чтобы показать, что компьютеры могут выводить формулы, описывающие поведение экосистем или видов в пространстве и времени. Эти формулы также легко понять. Они прокладывают путь к общим правилам в экологии", — говорит Педро Кардозо из Финского музея естественной истории.

С помощью этого метода междисциплинарная команда из Финляндии, Португалии и Франции смогла объяснить, почему одни виды существуют в одних регионах, а в других — нет, и почему в некоторых регионах видов больше.

Пример открытия: алгоритм без участия человека нашёл новую общую модель, объясняющую, почему на одних островах видов больше, чем на других. Для океанических островов, которые возникают из вулканов и через миллионы лет погружаются из-за эрозии, алгоритм показал, что число видов увеличивается с возрастом острова и достигает пика при среднем возрасте, когда эрозия ещё невелика.

"Объяснение было известно, существовало несколько формул, но мы смогли найти новые, которые в определённых обстоятельствах работают лучше существующих", — отмечает Вашку Бранку, аспирант Хельсинкского университета.

Исследование предлагает рассматривать объяснимый ИИ как перспективное поле для изучения и развивать сотрудничество человека и машины.

"Эволюция свободных формул исключительно из данных, часто без предварительных человеческих умозаключений или гипотез, может стать очень мощным инструментом в арсенале такой сложной дисциплины, как экология", — говорит Луиш Коррейя, профессор информатики Лиссабонского университета.