Machine Learning на службе биоразнообразия

Машинное обучение сегодня применяется для моделирования и предсказания в биологии. «Системный Блокъ» рассказывает, как технологии помогают оценивать ареалы живых существ и прогнозировать изменения окружающей среды.

Кратко: о чем статья?

Сегодня биология генерирует огромное количество big data, поэтому современный биолог, эколог или биогеограф должен быть ещё и дата-сайентистом: владеть анализом данных, использовать машинное обучение и знать основы статистики, чтобы отделять значимое от незначимого.

Пример использования Machine Learning в биологии — моделирование пространственного распространения видов, или SDM (species distribution models). SDM основано на понятии экологической ниши — области важных экологических факторов, которая соответствует пригодным для вида местообитаниям.

Для моделирования ареала вида потребуются два набора данных: локалитеты (места фактического нахождения вида, где его ранее удалось заметить) и предикторы (переменные, описывающие условия окружающей среды, например, климат, рельеф, антропогенные факторы). Обучение модели включает стандартные шаги ML, а результат SDM — карта, которая показывает пригодность местообитания для вида по шкале от 0 до 1.

У подхода SDM есть и уязвимая сторона: он не использует ансамблевые предсказания. В ансамблевых методах разные модели работают сообща, чтобы минимизировать погрешности друг друга, что повышает точность. В SDM этот подход не внедрен.

Более подробно о процессе обучения SDM, а также зачем еще ее можно использовать, читайте в полной версии статьи.

Время чтения: 10 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok