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12/07/2023

Utiliser l’IA pour sauver les espèces des cascades d’extinction


Les algorithmes peuvent prédire quels films ou quelles chansons vous pourriez aimer, mais ils peuvent également prédire quelle espèce un prédateur mangerait très probablement.

Des chercheurs du laboratoire d’écologie mondiale de l’Université Flinders ont utilisé l’apprentissage automatique pour identifier les interactions entre les espèces et peuvent prédire quelles espèces sont les plus susceptibles de disparaître, afin que l’intervention puisse être planifiée avant que cela ne se produise.

« La planète est confrontée à une crise environnementale, avec le changement climatique, les espèces envahissantes, la perte d’habitat et d’autres activités liées à l’homme provoquant une multitude d’extinctions », a déclaré le Dr John Llewelyn, chercheur au Collège des sciences et de l’ingénierie de l’Université Flinders.

« Beaucoup de ces extinctions sont médiées par des interactions entre espèces, déclenchées par la perte ou le gain d’interactions avec d’autres espèces, et nous avons découvert que l’apprentissage automatique peut prédire qui mange qui dans un monde d’espèces connectées. »

Le Dr Llewelyn dit que les «co-extinctions» sont des extinctions causées par des déclins ou des extinctions d’autres espèces en interaction, comme un prédateur qui s’éteint suite à la perte de sa proie.

À l’inverse, les prédateurs envahissants tels que les chats, les renards et les serpents arboricoles bruns peuvent provoquer des extinctions chez des proies indigènes naïves qui n’ont pas eu affaire à des prédateurs similaires dans le passé.

« Il s’agit d’extinctions résultant d’interactions entre des espèces vulnérables et de nouveaux prédateurs. Il est donc essentiel de savoir quelles espèces interagissent pour prédire et éviter de futures extinctions », ajoute le Dr Llewelyn. « Cependant, à l’heure actuelle, nous ne connaissons qu’une infime partie des interactions entre espèces qui se produisent – ou qui pourraient se produire, dans le cas d’espèces envahissantes – et cela rend difficile la prévision des extinctions. »

La nouvelle recherche de l’équipe Flinders a révélé que les techniques d’apprentissage automatique peuvent utiliser les traits d’une espèce pour prédire avec précision les interactions prédateur-proie pour les oiseaux et les mammifères. En identifiant les espèces qui interagissent, l’apprentissage automatique peut alors aider à prévoir et, espérons-le, à éviter les extinctions avant qu’elles ne se produisent.

L’algorithme apprend comment les traits sont liés aux interactions des espèces à partir d’informations sur les espèces qui interagissent, les espèces qui n’interagissent pas et les traits des espèces impliquées. Ce type d’IA peut ensuite recevoir une liste d’espèces et de traits pour prédire laquelle des espèces de la nouvelle liste interagit.

« Nous pouvons utiliser cette méthode pour combler les nombreuses lacunes que nous avons dans notre connaissance des interactions entre les espèces », explique le Dr Llewelyn.

Ces lacunes comprennent les interactions non documentées qui se produisent aujourd’hui, les interactions entre des espèces anciennes et éteintes depuis longtemps et les interactions que les espèces envahissantes auraient si elles étaient introduites dans une nouvelle zone.

« En sachant quelles espèces interagissent, nous pouvons identifier comment les perturbations environnementales – telles que le changement climatique et les espèces introduites – peuvent avoir des effets en cascade sur les communautés écologiques, nous permettant de comprendre comment les extinctions se produisent. »

Les interactions entre les espèces jouent un rôle fondamental dans les écosystèmes, bien que peu de communautés écologiques disposent de données complètes décrivant ces interactions, ce qui est un obstacle pour prédire comment les écosystèmes fonctionnent et répondent aux perturbations.

« Les humains dépendent totalement de la biodiversité et d’écosystèmes sains, nous avons donc la responsabilité de maintenir la biodiversité pour elle-même ainsi que pour les avantages qu’elle procure aux sociétés humaines », déclare le Dr Llewelyn.



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