Земля пережила самое тяжелое вымирание за свою историю 252 миллиона лет назад. В новой статье палеонтологи рассказали о применении машинного обучения для выявления признаков, которые стали критичными для выживания организмов в то трудное время.
В своей длинной истории Земля столкнулась с несколькими катастрофическими событиями, приведшими к вымиранию многих видов. пермскоеВымирание, случившееся около 252 миллионов лет назад, на рубеже палеозойской и мезозойской эр.
Умерло около 75% наземных организмов и 90% морских. считаютГигантские сибирские вулканы извергались, насыщая атмосферу большим количеством парниковых газов. Из-за этого климат планеты претерпел стремительные изменения: среднемировая температура поднялась на десять градусов. статьи в Paleobiology Вильям Дж. Фостер считаетПодобные климатические тенденции можно наблюдать на Земле и сегодня, но результаты исследования Пермского периода не могут быть применены к нынешним изменениям климата из-за разницы в двух климатических системах.
Учёные изучили более двадцати пяти тысяч образцов, принадлежащих 1283 разным видам живых существ. В их числе оказались двустворчатые и брюхоногие моллюски, ракообразные, губки и водоросли, которые… нашлиНа юге Китая жили различные виды с минерализованным скелетом или раковиной.
Каждый род изучили по 12 признакам, чтобы определить самые важные для выживания. Для анализа ученые использовали машинное обучение. удалосьОпределить, какие признаки наилучшим образом разделяют два списка: видов, которые выжили, и вымерших.
Работа ценна благодаря применению специальных методик. машинногоОбучение данным часто приводит к результатам, трудным для интерпретации. Такой анализ данных называют «черным ящиком». Работа алгоритма происходит так: на вход подаются данные, а… попадаютВ загадочный «черный ящик», где происходят непонятные трансформации, поступает информация, а затем система машинного обучения выдает результат. Процесс принятия решения алгоритмами остается нам неизвестным.
Коллектив под руководством доктора Фостера использовал особый подход, основанный на теории игр. Благодаря этому «ящик» машинного обучения стал более прозрачным, и можно понять, какие признаки организмов оказали наибольшее влияние на решение.
Фостер говорит о своих результатах так: «Некоторые виды обитали на больших глубинах. В этом случае машинное обучение показывало связь риска с ростом недостатка кислорода. Животные у поверхности сталкивались с повышением температуры воды. Также…» подходятТолько некоторые места станут непригодными, вы не сможете переехать в другое место.
Исследователи определили главные уязвимости обитателей пермского периода, которые привели к их гибели. Новые результаты подтвердили, что основными факторами вымирания были падение уровня кислорода, повышение температуры океана и его закисление. Эти факторы могут сыграть важную роль в случае новых массовых вымираний.