Описано, як штучний інтелект (ШІ) допомагає точніше передбачати майбутнє коралових рифів в умовах змін клімату, вказуючи на можливості їхнього збереження.
Дослідження, опубліковане в журналі Coral Reefs, демонструє, що моделі машинного навчання (ML) перевершують традиційні підходи прогнозування, що базуються на одновимірних кліматичних показниках. Класичні теорії часто спираються на показники надлишкового тепла, які, за словами авторів, «не завжди добре корелюють із фактичним станом коралових рифів». Натомість ML-моделі враховують багатофакторність — від глибини води до локального рибальського тиску.
Як зазначає доктор Тім МакКланахан, директор наукової програми WCS: «Моделі машинного навчання не базуються на простих теоріях і обмежених тестах. Вони опираються на польові спостереження та супутникові дані». Це дозволяє врахувати нелінійний характер впливу клімату на рифи, де результат залежить від множини локальних умов.
Завдяки цим моделям дослідники виявили, що навіть в умовах глобального потепління деякі рифи можуть бути стабільними або навіть відновлюватися, особливо якщо зменшити локальні стреси, як-от забруднення води чи надмірне рибальство. Правильне управління на місцевому рівні є вирішальним чинником: там, де воно присутнє, спостерігається вища стійкість екосистем.
Докторка Емілі Дарлінг наголошує: «ШІ може покращити те, як ми прогнозуємо та плануємо майбутнє коралових рифів. Але для цього йому потрібні дані». Саме тому WCS ставить на перше місце інвестиції в моніторинг і наукове дослідження стійких до клімату рифів, що є серцевиною нової глобальної стратегії збереження.
Автори підкреслюють, що синтез між аналітичним потенціалом ШІ та класичними науковими підходами відкриває нові горизонти для природоохоронного планування. «Ми не можемо ховати рифи, поки вони ще живі», — емоційно резюмує доктор МакКланахан.
#ШІ #перевершує #класичні #методи #захисті #коралів
Source link
