Menghitung jaringan ekologi menggunakan alat kecerdasan buatan

Alat AI yang berkembang pesat sekarang dapat membuat simulasi jaringan lingkungan, melacak interaksi di lingkungan dan bioma

Simulasi komputer menggunakan AI mengonfirmasi bahwa jaringan ekologi, seperti interaksi mangsa dan predator, dapat digunakan sebagai sumber informasi komputasi.

Seiring perkembangan alat kecerdasan buatan untuk analisis data meningkat dalam penelitian, para peneliti dari Universitas Kyoto Saya memutuskan untuk memanfaatkan jaringan yang ditemukan di ekosistem alami, seperti jaringan hubungan antar spesies, dan memproses informasi potensial dari sistem keanekaragaman hayati ini.

Untuk membuktikan bahwa jaringan lingkungan memiliki daya komputasi, para peneliti mengembangkan dua jenis komputasi reservoir lingkungan.

Penulis utama Universitas Kyoto Masayuki Ushio berkata, “Kami telah menamai pendekatan ini Komputasi reservoir lingkungan. “

Kekuatan komputasi jaringan ekologi

Jaringan saraf tiruan diwakili oleh jaringan unit pemrosesan seperti neuron yang disebut Kontrak Mereka saling berhubungan melalui tautan berbobot seperti penjepit yang disebut interaksi, yang biasanya diklasifikasikan ke dalam jaringan saraf vektor maju. Ada juga jaringan saraf berulang (RNN).

Pendekatan pembelajaran mesin disebut Komputasi tangki (RC) adalah jenis RNN khusus yang cocok untuk pemrosesan informasi temporal seperti analisis deret waktu.

Pendekatan berbasis komputer pertama yang telah dieksplorasi secara mendalam disebut komputasi reservoir lingkungan silico, yang memodelkan dinamika ekosistem virtual dan mensimulasikan respons sistem.

Prediksi dinamika ekosistem hipotetis

Yang kedua adalah sistem eksperimental yang disebut komputasi repositori lingkungan waktu nyata, yang menggunakan dinamika populasi waktu nyata dari organisme bersel tunggal. Tetrahymena thermophilaras raksasa yang hidup bebas.

Untuk mengkonfirmasi kekuatan komputasi jaringan ekologis, para peneliti mengembangkan desain eksperimental menggunakan Tetrahymena thermophila – Input nilai suhu sebagai input data.

Umumnya, setelah mendapatkan nomor sel sebagai keluaran sistem, mereka menemukan bahwa ada kemungkinan itu adalah file tetramembran Populasi dapat membuat prediksi dalam deret waktu lingkungan dalam waktu dekat.

Ada hubungan antara keanekaragaman hayati yang tinggi dan kemampuan komputasi yang tinggi

Dalam ekosistem alami, jaringan ekologis memproses sejumlah besar informasi secara real time.

Ini berarti bahwa potensi interaksi lingkungan untuk bertindak sebagai metode komputasi baru sangat tinggi secara eksponensial, yang dianalisis oleh para peneliti dan menemukan bahwa mereka dapat menemukan nilai baru dari keanekaragaman hayati yang sebelumnya tidak diketahui yang dapat mereka hitung dan lacak.

“Kami mungkin menemukan petunjuk tentang bagaimana dinamika ekosistem dipertahankan.”

Ushio menyimpulkan, “Hasil kami juga menunjukkan bahwa mungkin ada hubungan antara keanekaragaman hayati yang lebih tinggi dan daya komputasi yang lebih tinggi, yang menjelaskan nilai-nilai baru dari keanekaragaman hayati yang sebelumnya tidak diketahui. Hubungan langsung antara keanekaragaman komunitas dan daya komputasi dapat meningkatkan kecerdasan keanekaragaman hayati. ”

“Metode komputasi baru kami dapat mengarah pada penemuan jenis komputer baru. Selain itu, dalam mengembangkan metode untuk mengukur kapasitas pemrosesan informasi ekosistem alami, kami dapat menemukan petunjuk tentang bagaimana dinamika ekosistem dipertahankan.”