一項(xiàng)新研究稱，海洋魚類的滅絕風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于國際自然保護(hù)聯(lián)盟（IUCN）的初步估計(jì)，從2.5%增加到12.7%。相關(guān)論文發(fā)表于最新一期《科學(xué)公共圖書館·生物》雜志。
法國蒙彼利埃海洋生物多樣性、開發(fā)和保護(hù)部門研究人員稱，IUCN撰寫的《瀕危物種紅色名錄》覆蓋了超15萬個(gè)物種，指導(dǎo)全球各地保護(hù)最受威脅的物種。但有38%的海洋魚類（4992種）因數(shù)據(jù)不足，未能納入官方保護(hù)之列。
在最新研究中，研究人員結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測了數(shù)據(jù)不足物種的滅絕風(fēng)險(xiǎn)。他們基于13195個(gè)物種的生物特征、分類學(xué)以及對人類用途等方面的數(shù)據(jù)，對這些模型進(jìn)行了訓(xùn)練。
在此次分析中，研究人員使用了現(xiàn)有的物種分布、生物學(xué)特征、分類信息和人類利用情況等數(shù)據(jù)，通過模型對4992種數(shù)據(jù)不足或未評估的海洋魚類物種的IUCN狀態(tài)進(jìn)行了重新分析。結(jié)果顯示，瀕危魚類的種類數(shù)量增加了4倍，從原來的334種增至1671種。
這些預(yù)測的瀕危魚類大多具有共同的特征：地理分布狹窄、體型龐大且生長速度緩慢。此外，淺水棲息地也成為導(dǎo)致它們?yōu)l臨滅絕的誘因。
研究還表明，人工智能為快速、廣泛且經(jīng)濟(jì)有效地評估物種滅絕風(fēng)險(xiǎn)開辟了新途徑。
一項(xiàng)新研究稱，海洋魚類的滅絕風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于國際自然保護(hù)聯(lián)盟（IUCN）的初步估計(jì)，從2.5%增加到12.7%。相關(guān)論文發(fā)表于最新一期《科學(xué)公共圖書館·生物》雜志。
法國蒙彼利埃海洋生物多樣性、開發(fā)和保護(hù)部門研究人員稱，IUCN撰寫的《瀕危物種紅色名錄》覆蓋了超15萬個(gè)物種，指導(dǎo)全球各地保護(hù)最受威脅的物種。但有38%的海洋魚類（4992種）因數(shù)據(jù)不足，未能納入官方保護(hù)之列。
在最新研究中，研究人員結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測了數(shù)據(jù)不足物種的滅絕風(fēng)險(xiǎn)。他們基于13195個(gè)物種的生物特征、分類學(xué)以及對人類用途等方面的數(shù)據(jù)，對這些模型進(jìn)行了訓(xùn)練。
在此次分析中，研究人員使用了現(xiàn)有的物種分布、生物學(xué)特征、分類信息和人類利用情況等數(shù)據(jù)，通過模型對4992種數(shù)據(jù)不足或未評估的海洋魚類物種的IUCN狀態(tài)進(jìn)行了重新分析。結(jié)果顯示，瀕危魚類的種類數(shù)量增加了4倍，從原來的334種增至1671種。
這些預(yù)測的瀕危魚類大多具有共同的特征：地理分布狹窄、體型龐大且生長速度緩慢。此外，淺水棲息地也成為導(dǎo)致它們?yōu)l臨滅絕的誘因。
研究還表明，人工智能為快速、廣泛且經(jīng)濟(jì)有效地評估物種滅絕風(fēng)險(xiǎn)開辟了新途徑。
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