很多文章的報道都是由微觀而宏觀，今日小編講給大家?guī)淼年P于研究人員使用人工智能預測消除水生入侵物種的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對研究人員使用人工智能預測消除水生入侵物種這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
阿爾伯塔省新大學在加拿大研究水生入侵物種的研究結合了機器學習的力量以及生物學和統(tǒng)計學方面的專業(yè)知識，為環(huán)境治理人員構建了一個簡單易用的工具 。
該工具生成決策樹，可通過預測各種入侵物種治理策略的結果來幫助環(huán)境治理人員確定采納哪種方法來進入其水道 。

數(shù)學和統(tǒng)計科學系的馬克·劉易斯說：“入侵物種的經(jīng)濟成本高達數(shù)百億美元，而且由于成本如此之高，因此人們對防止和操縱入侵抱有極大的興趣 。”專家和加拿大數(shù)學生物學研究主席，他與他的研究合作者一起開辟了該工具 。
在加拿大，海洋和淡水環(huán)境中都有許多水生入侵物種，從入侵的海藻到魚類再到水蚤 。其中許多是通過運輸路線和寵物貿易傳播的，例如當您將金魚釋放到湖中時 。
運用AI的力量
機器學習專家和計算科學教授Russ Greiner解釋說：“一般而言，數(shù)學生物學具有許多用于了解根除入侵物種的出色工具 。“機器學習提供了許多補充工具，可以使用某些指定的方法來預測是否可能消除特定的入侵 。”


Lewis和Greiner以及他們以前的博士后研究員Yanyu Xiao一起運行了機器學習技術，以生成易于使用的決策樹 。環(huán)境治理人員可以使用它們來確定應對任何入侵(從根除到遏制和緩解擴散)的最佳策略 。
研究表明 ， 在所考慮的各種物種中，需要考慮三個主要因素：棲息地類型，入侵面積和是否已嘗試進行遏制 。
劉易斯說：“作為最終用戶，不必擁有計算機 。” “您所需要的只是決策樹的副本，這對于在現(xiàn)場工作的環(huán)境經(jīng)理來說非常實用 。”


【研究人員使用人工智能預測消除水生入侵物種】論文“用于預測消除水生入侵物種的機器學習方法的評估”發(fā)表在《生物入侵》上 。

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