In einer Studie veröffentlicht in Ibiskombinierten Forscher die Leistungsfähigkeit von Big Data und maschinellem Lernen, einer Art künstlicher Intelligenz, um Populationsrückgänge für Vogelarten mit unbekannten Populationstrends vorherzusagen, und verwendeten Korrelationsanalysen, um Prädiktoren für weltweite Vogelpopulationsrückgänge zu identifizieren.
Nach dem Training und Testen ihres maschinellen Lernmodells mit Daten von 10.163 Arten mit bekannten Populationstrends schätzten die Forscher, dass fast die Hälfte (47 %) der 801 Vogelarten mit derzeit unbekannten Populationstrends rückläufig sind. Korrelationsanalysen legten nahe, dass der weltweit wichtigste Prädiktor für den Rückgang der Vogelpopulation eine stark fragmentierte Population war, wobei Nichtzugvögel in den tropischen und subtropischen Wäldern Südamerikas und Südostasiens besonders gefährdet waren.
„Ich sehe endlose Möglichkeiten für die Naturschutzbiologie, wenn künstliche Intelligenz ins Spiel kommt, und wir erforschen immer noch nicht genug“, sagte der Hauptautor Xuan Zhang von Bird Ecology and Conservation Ontario.
Xuan Zhang et al., Vorhersage von Populationstrends von Vögeln weltweit mit Big Data und maschinellem Lernen, Ibis (2022). DOI: 10.1111/ibi.13045