这是第一次，大数据和人工智能(AI)被用来模拟自然界中隐藏的模式，而不仅仅是一种鸟类，而是跨大洲的整个生态群落。这些模型遵循每个物种全年的生命周期，从繁殖到秋季迁徙到非繁殖地，再到春季迁徙时返回北方。它始于超过90万的观鸟者向康奈尔鸟类学实验室的电子鸟类项目报告他们的目击事件，这是世界上最大的生物多样性科学项目之一。当与技术和人工智能的创新相结合时——这些创新也为自动驾驶汽车和实时语言翻译提供了动力——这些目击事件比以往任何时候都更能揭示鸟类生物多样性的模式，以及它们背后的过程。
这一革命性计算工具的开发和应用是康奈尔大学鸟类学实验室和康奈尔大学计算可持续性研究所合作的结果。这项研究现已发表在《生态学》杂志上。
该研究的主要作者、康奈尔实验室的研究员考特尼·戴维斯(Courtney Davis)说:“这种方法独特地告诉我们，哪些物种在何时何地、与哪些其他物种一起、在什么样的环境条件下出现。”“有了这类信息，我们可以识别并优先考虑具有高保护价值的景观——在这个生物多样性持续丧失的时代，这是至关重要的信息。”
戈麦斯说:“这个模型非常通用，只要有足够的数据，它适用于各种任务。”“这项关于联合鸟类物种分布建模的工作是关于预测物种的存在和缺失，但我们也在开发模型来估计鸟类丰度——每个物种的个体数量。我们还打算通过结合鸟类叫声和视觉观察来增强模型。”
康奈尔实验室研究员、该研究的资深作者丹尼尔·芬克(Daniel Fink)表示，这样的跨学科合作对生物多样性保护的未来是必要的。
“手头的任务太大了，生态学家自己无法完成——我们需要计算机科学和计算可持续性方面的同事的专业知识，为全球范围内的景观保护、恢复和管理制定有针对性的计划。”
这项工作由美国国家科学基金会、莱昂·利维基金会、沃尔夫·克里克基金会、埃里克和温迪·施密特科学博士后奖学金——施密特未来计划、空军科学研究办公室和美国农业部国家食品和农业研究所资助。
作者：康奈尔大学
链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2023/10/231004132419.htm
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