Zbirke

ButterflyNet: AI potrdi prvi matematični model evolucije

ButterflyNet: AI potrdi prvi matematični model evolucije


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

AI je bil uporabljen za preizkušanje veljavnosti Müllerian Mimicry, teorije, ki navaja, da bodo ločene vrste nižje v prehranjevalni verigi razvijale podobne opozorilne signale - pogosto vzorce kože ali kril - za odvračanje plenilcev.

Študija strojnega učenja, izvedena na dveh podobnih vrstah metuljev, je potrdila teorijo in opozorila na nova odkritja.

Skupina, ki stoji za študijo, pravi, da ta nova metoda "omogoča odkritja, ki prej preprosto niso bila mogoča."

POVEZANE: EVOLUCIJA TEORIJE EVOLUCIJE

Müllerian Mimicry

Nekateri se bojijo, da nas bo umetna inteligenca lahko posnemala do te mere, da bo sposobna zavestne misli - to je novonastala občutljivost, ki jo spremeni v plenilca na vrhu, kot je Skynet vTerminator.

V novi študiji znanstvenikov iz Anglije in Japonske so z umetno inteligenco preizkusili način, kako se žuželke posnemajo, da bi prelisičili plenilce - brez dvoma koristne informacije za Skynet.

Teorija mullerjeve mimike trdi, da se vrste - pogosto podobne - posnemajo ali se razvijajo v obojestransko korist. Če ima na primer ena vrsta metuljev na krilih opozorilni vzorec, ki je učinkovit pri odganjanju plenilcev, bo druga vrsta metulja posnemala ta vzorec - preživetje kopije, če hočete.

Teorijo je prvi predlagal nemški naravoslovec Fritz Müller, le dve desetletji po objavi Charlesa DarwinaO izvoru vrst.

Strojno učenje s krili

Testiranje evolucijske podobnosti različnih vzorcev različnih vrst metuljev bi bilo mukotrpno. Skupina raziskovalcev je našla rešitev za strojno učenje.

Skupina z Univerze v Cambridgeu, Univerze v Essexu, Naravoslovnega muzeja v Veliki Britaniji in Tokijskega inštituta za tehnologijo na Japonskem je z algoritmom strojnega učenja preizkusila, ali vrste metuljev resnično razvijajo podobne vzorce kril za medsebojno sodelovanje. korist.

"Zdaj lahko umetno inteligenco uporabljamo na novih področjih, da bi odkrili, kar prej preprosto ni bilo mogoče," je v sporočilu za javnost dejala Jennifer Hoyal Cuthill, univerza Cambridge, vodja študije.

"Müllerjevo teorijo smo želeli preizkusiti v resničnem svetu. Ali so se te vrste konvergirale med seboj na vzorcih kril in če da, koliko? Prej nismo mogli preizkusiti mimikrije v tem evolucijskem sistemu zaradi težav pri določanju, kako podobni so dva metulja sta. "

Kvantificiranje variacij

Uporaba 2400 fotografij (primeri zgoraj) iz Naravoslovnega muzeja je ekipa usposobila svoj algoritem - imenovan ButterflyNet - za snemanje sprememb vzorcev metuljevih kril.

Nato je bil ButterflyNet namenjen delu na metuljih Heliconius, odličnem primeru müllerjeve mimike - več kot 30 prepoznavnih vrst vzorcev da postanejo idealen kandidat.

"Ugotovili smo, da si te vrste metuljev izposojajo med seboj, kar potrjuje Müllerjevo hipotezo o medsebojnem sovelu," je dejal Hoyal Cuthill.

"Konvergenca je pravzaprav tako močna, da so posnemanji različnih vrst bolj podobni kot pripadniki iste vrste."

Novi vzorci, nova spoznanja

Raziskovalci so tudi odkrili, da lahko müllerjeva mimika ustvarja povsem nove vzorce pri metuljih s kombiniranjem lastnosti iz različnih vrst. Evolucija učinkovito išče najučinkovitejšo kombinacijo različnih vzorcev.

"Intuitivno bi pričakovali, da bi bilo manj vzorcev kril, kjer se vrste posnemajo, vendar vidimo ravno nasprotno, kar je bila evolucijska skrivnost," je dejal Hoyal Cuthill.

"Naša analiza je pokazala, da lahko medsebojna so-evolucija dejansko poveča raznolikost vzorcev, ki jih vidimo, in pojasnjuje, kako lahko evolucijsko zbliževanje ustvari nove kombinacije značilnosti vzorcev in prispeva k biološki raznovrstnosti," je opozoril Cuthill. "Z izkoriščanjem umetne inteligence smo odkrili nov mehanizem, s katerim lahko mimikrija povzroči evolucijsko novost. Nasprotno pa lahko mimikrija sama ustvari nove vzorce z izmenjavo značilnosti med vrstami, ki se posnemajo."

Nadaljevala je: "Zahvaljujoč umetni inteligenci smo zdaj lahko kvantificirali izjemno raznolikost življenja, da bi prišli do takšnih novih znanstvenih odkritij: to bi lahko odprlo povsem nove poti raziskav v naravnem svetu."

Članek raziskovalca je bil objavljen v Journal,Znanstveni napredek.


Poglej si posnetek: The best kindergarten youve ever seen. Takaharu Tezuka (Maj 2022).