Yapay zeka modelleri ve platformları

Bilgisayar Modelleme Programı Mercan Resifi Koruma Çabalarına Yardım Ediyor

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Britanya Kolumbiyası Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, bilim insanlarının dünya çapındaki mercan resiflerine iklim hasarı ve eventual restore planlarının etkisini tahmin etmelerine yardımcı olan bir bilgisayar modelleme programı geliştirdi.

Dr. Bruno Carturan’a göre, bu, iklim değişikliği ile mücadele etmek için kritik bir adımdır. İklim değişikliği, birçok mercan türünü öldürmekte ve tüm mercan resifi ekosistemlerinin çökmesine katkıda bulunmaktadır. Ancak, mercan resifleri son derece karmaşıktır, bu nedenle tahribat ve yeniden doğuşlarının etkisini incelemek zordur.

Gerçek Dünya Deneyleriyle İlgili Problemler

Gerçek dünya deneyleri pratik değildir, çünkü araştırmacıların büyük alanlarda resifleri, mercan kolonilerini ve otçul nüfusları manipüle etmesi ve bozması gerekir. Ardından, yapısal değişiklikleri ve çeşitliliği birkaç yıl boyunca izlemeleri gerekir.

Dr. Carturan, Irving K. Barber Bilim Fakültesi’ndeki doktora çalışmalarını最近 tamamladı.

“Doğal mercan resiflerini bozan deneyler yapmak ahlaksızdır ve kaçınılmalıdır, büyük akvaryumlar kullanmak ise basitçe uygulanamaz” diyor Dr. Carturan. “Bu nedenlerle, böyle deneyler hiç yapılmamıştır, bu da mercan çeşitliliği ve resiflerin ilgili direncini tahmin etme kapasitemizi engellemiştir.”

Dr. Caturan’ın son araştırması Frontiers in Ecology and Evolution dergisinde yayımlandı.

Mercan Topluluklarının Oluşturulması

Modelleri kullanarak 245 mercan topluluğu oluşturdu, her biri benzersiz 9 tür ve 25 metrekarelik bir yüzey alanına sahip. Modeller, mercan kolonilerini ve farklı türlerin birlikte büyümesi, rekabeti ve üremesini ve iklim tarafından etkilenmesini temsil etmek üzere tasarlandı.

Dr. Caturan, modellerin tüm ana bileşenlerinin, türlerin özelliklerinin, önceden var olan, gerçek dünya verilerine dayandığını söylüyor. Bu veriler 800 farklı türden geliyor.

Takım, güçlü dalgalar veya yoğun ısı gibi çeşitli senaryoları simüle etti ve her model resifinin direncini ölçtü. Hasar, iyileşme süresi ve tahribattan 10 yıl sonra habitat kalitesini not ettiler.

Bu simülasyonlar ve senaryolar, daha çeşitli toplulukların en dayanıklı olanlar olduğunu gösterdi, yani hasardan daha iyi iyileşme ve 10 yıl sonra daha yüksek habitat kalitesi vardı.

“Daha çeşitli topluluklar, direnci için çok önemli olan belirli türleri daha muhtemel olarak içerir” diyor Dr. Carturan. “Bu türler, özel özelliklere sahiptir – morfolojik olarak karmaşıktırlar, rekabetçi ve iyi bir iyileşme kapasitesine sahiptirler. Bir topluluğa mevcut olduklarında, bu türler habitat kalitesini korudular veya hatta artırdılar. Buna karşılık, bu türlerin bulunmadığı topluluklar genellikle zararlı algler tarafından domine edildi.”

Ayrıca, mercan çeşitliliğinin mercan resiflerinin gücünü ve gelecekteki sağlığını belirlediğini söylüyor.

“Çalışmamızın benzersiz yanı, sonuçlarımızın dünyanın çoğu mercan topluluğuna uygulanabilir olmasıdır. 245’den fazla farklı mercan topluluğunda çeşitliliğin dirence etkisini ölçerek, çeşitlilik aralığı muhtemelen çoğu resifte bulunan gerçek mercan çeşitliliğini kapsıyor.”

Yeni çalışma, ayrıca mercan topluluklarının direncini yönetmek ve mercan resifi restorasyonuna yardımcı olmak için bir çerçeve sunuyor, böylece komplementer özelliklere sahip türlerin kurulmuş kolonileriyle bu ekosistemlerin başarılı bir şekilde yönetilebileceğini gösteriyor.

“Bu önemli türleri bir gün kaybedebileceğimiz, çok gerçek ve üzücü bir sonuç” diyor Dr. Carturan. “Modelimiz, bu türlerin kaybının, resiflerin çökmesini önleyebilecek daha dayanıklı türlerle telafi edilip edilemeyeceğini belirlemek için kullanılabilecek deneyler için kullanılabilir.”

Alex McFarland yapay zeka muhabiri ve yazarıdır ve yapay zekadaki son gelişmeleri araştırıyor. Birçok yapay zeka başlangıç şirketi ve dünya çapındaki yayınlarda işbirliği yaptı.