Искусственный интеллект помогает экологам анализировать пищевые цепи и звуковые ландшафты

Концептуальная иллюстрация экологической интерпретации плана оптимального транспорта Громова–Вассерштейна. Автор: Methods in Ecology and Evolution (2025). DOI: 10.1111/2041-210x.70130

Искусственный интеллект открывает новые горизонты в экологии. В Университете Райса Сесар А. Урибе разрабатывает вычислительные инструменты, помогающие учёным лучше понимать экосистемы. Недавние исследования используют ИИ для получения новых данных из различных типов экологической информации — от пищевых сетей африканских млекопитающих до звуковых ландшафтов тропических лесов.

«ИИ позволяет анализировать экологические данные способами, которые раньше были невозможны», — заявил Урибе, доцент электротехники и вычислительной техники.

Один проект предлагает новый способ сравнения биологических сетей — взаимодействий между видами, лежащих в основе каждой экосистемы. Цель — выявить структурное сходство между экосистемами в разных регионах, даже если они состоят из совершенно разных видов. Такие сравнения могут помочь в мониторинге здоровья экосистем и определении приоритетов сохранения.

Урибе вместе с коллегами применил математические инструменты, известные как расстояния оптимального транспорта, для анализа более сотни пищевых сетей африканских млекопитающих в шести регионах континента. Исследование опубликовано в Methods in Ecology and Evolution.

Оптимальный транспорт описывает минимальное усилие, необходимое для преобразования одного объекта в другой. В экологии каждая сеть взаимодействий видов может рассматриваться как такой «объект». Эти инструменты позволяют исследователям сопоставлять общую структуру двух сетей, показывая, как сравниваются их модели связей, даже если сети состоят из разных видов.

Используя эти методы, исследователи смогли идентифицировать функционально эквивалентные виды — разные виды, которые играют одинаковую экологическую роль в своих экосистемах.

«Это позволяет определить, например, играет ли лев в этой пищевой сети ту же роль, что ягуар в другой или леопард в третьей», — пояснил Урибе.

Другой проект был сосредоточен на тропических лесах Колумбии и использовал звук для картирования биоразнообразия. Исследователи разместили 17 микрофонов в различных местообитаниях на плантации масличных пальм в Колумбии. За 10 дней команда записала сотни часов звука, зафиксировав голоса лягушек, птиц и насекомых.

С помощью анализа ИИ исследователи создали «коннектом тропического леса», заимствуя термин из нейробиологии для описания того, как различные области леса связаны через звук.

Результаты показали, что тип местообитания важнее расстояния: два участка нетронутого леса могут звучать одинаково, даже буду далеко друг от друга, в то время как лес и близлежащий регион, засаженный масличными пальмами, могут быть совершенно разными. Исследование подтвердило, что преобразование естественных лесов в монокультурные плантации значительно сокращает биоразнообразие.

«С точки зрения воздействия, обе работы значимы, потому что исследование предполагает применение ИИ для чего-то иного, чем максимизация прибыли или получение конкурентного преимущества: это ИИ для экологии и сохранения природы», — заключил Урибе.