Birders和人工智能将鸟类保护推向新水平

大数据和人工智能 (AI) 首次被用来模拟自然界中的隐藏模式，不仅针对一种鸟类，而且针对各大洲的整个生态群落。这些模型遵循每个物种的完整年度生命周期，从繁殖到秋季迁徙到非繁殖地，并在春季迁徙期间再次返回北方。首先，超过 900,000 名观鸟者向康奈尔鸟类学实验室的 eBird 计划报告了他们的目击事件，该计划是世界上最大的生物多样性科学项目之一。当与技术和人工智能的创新相结合时——同样的创新也为自动驾驶汽车和实时语言翻译提供动力——这些目击事件比以往任何时候都更能揭示鸟类生物多样性的模式及其背后的过程。

这一革命性计算工具的开发和应用是康奈尔鸟类学实验室和康奈尔计算可持续性研究所合作的结果。这项工作现已发表在 《生态学》杂志上。

“这种方法独特地告诉我们哪些物种在哪里、何时、与哪些其他物种一起出现以及在什么环境条件下出现，”康奈尔实验室研究员考特尼·戴维斯说。“利用此类信息，我们可以识别并优先考虑具有高保护价值的景观——在这个生物多样性持续丧失的时代至关重要的信息。”

“这个模型非常通用，只要有足够的数据，就可以适用于各种任务，”戈麦斯说。“这项联合鸟类分布模型的工作是为了预测物种的存在和不存在，但我们也在开发模型来估计鸟类丰度——每个物种的个体鸟类数量。我们还旨在通过将鸟类纳入其中来增强模型与视觉观察一起呼唤。”

康奈尔实验室研究员、该研究的资深作者丹尼尔·芬克表示，像这样的跨学科合作对于生物多样性保护的未来是必要的。

“手头的任务对于生态学家来说太大了，无法独自完成——我们需要计算机科学和计算可持续性方面的同事的专业知识，为世界各地的景观规模保护、恢复和管理制定有针对性的计划。”