Verwenden von AI, um Kanadas invasive Arten zu verwalten

SCP-2480 An Unfinished Ritual | presumed Neutralized | City / Sarkic Cult SCP (March 2019).

Anonim

Die neue Forschung der University of Alberta zum Umgang mit aquatischen invasiven Arten in Kanada kombiniert die Kraft des maschinellen Lernens mit Fachwissen in Biologie und Statistik, um ein einfaches, benutzerfreundliches Werkzeug für Umweltmanager zu erstellen.

Das Tool, das Entscheidungsbäume erstellt, hilft Umweltmanagern, zu entscheiden, welchen Ansatz sie in ihren Wasserstraßen einschlagen, indem sie die Ergebnisse verschiedener invasiver Artenmanagementstrategien vorhersagt.

"Die wirtschaftlichen Kosten invasiver Arten liegen bei mehreren zehn Milliarden Dollar - und da die Kosten so hoch sind, besteht ein großes Interesse daran, Invasionen zu verhindern und zu kontrollieren", sagte Mark Lewis, ein Mathematiker und Statistiker Experte und Kanada Research Chair in Mathematische Biologie, der das Werkzeug mit seinen Forschern entwickelt hat.

Es gibt viele Arten von invasiven Arten in Kanada in Meeres- und Süßwasserumgebungen, von invasiven Algen über Fische bis hin zu Wasserflöhen. Viele werden durch Schifffahrtswege und durch den Handel mit Haustieren, wie wenn Sie Ihren Goldfisch in einen See freigeben, verbreitet.

Anwenden der Kraft von AI

"Die mathematische Biologie hat viele wunderbare Werkzeuge, um die Ausrottung invasiver Arten im Allgemeinen zu verstehen", erklärte Russ Greiner, ein Experte für maschinelles Lernen und Professor für Informatik. "Maschinelles Lernen bietet viele ergänzende Werkzeuge, um zu prognostizieren, ob eine bestimmte Invasion wahrscheinlich ausgerottet wird, indem ein bestimmter Ansatz verwendet wird."

Lewis und Greiner, zusammen mit ihrem früheren Postdoktoranden Yanyu Xiao, führten Maschinenlerntechniken durch, um die einfach zu verwendenden Entscheidungsbäume zu erzeugen. Umweltmanager können sie nutzen, um die beste Strategie für den Umgang mit jeder Art von Invasion zu bestimmen, von der Ausrottung bis zur Eindämmung und Eindämmung der Ausbreitung.

Die Untersuchung zeigt, dass über die große Bandbreite der betrachteten Arten hinweg drei Hauptaspekte zu berücksichtigen sind: der Lebensraumtyp, die Größe des eingedrungenen Gebiets und ob eine Eindämmung versucht wurde.

"Als Endanwender ist ein Computer nicht notwendig", sagt Lewis. "Sie benötigen lediglich eine Kopie des Entscheidungsbaums, der für Umweltmanager, die in diesem Bereich arbeiten, viel nützlicher ist."

Die Arbeit "Evaluation von Methoden des maschinellen Lernens zur Vorhersage der Ausrottung aquatischer invasiver Arten" wird in Biological Invasions veröffentlicht.

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