La vulnérabilité à l'extinction lors des crises de la biodiversité est imprévisible
Malgré l'utilisation de l'IA
Prévoir la vulnérabilité à l'extinction lors d'une crise moderne de la biodiversité est un objectif clé pour les scientifiques. L'une des approches consiste à utiliser les données du passé pour faire des prévisions pour l'avenir. Une équipe de chercheurs dirigée par William Foster, de l'université de Hambourg, a utilisé des fossiles d'extinctions massives passées pour voir si les modèles générés par l'IA peuvent prédire avec précision la vulnérabilité à l'extinction. Malgré les attentes, cette recherche a révélé que les extinctions massives ne pouvaient pas être utilisées pour générer des modèles prédictifs pour d'autres crises de la biodiversité, ce qui indique l'absence d'un signal commun. En effet, les communautés marines évoluent constamment et il n'y a pas deux extinctions massives qui aient un impact sur le même écosystème marin.
Une équipe de chercheurs utilise des fossiles et l'IA pour déterminer s'il est possible de prédire l'extinction des espèces (image symbolique).
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À une époque où le risque d'extinction augmente, il est essentiel de savoir si nous pouvons faire des prédictions sur les vulnérabilités des différents organismes à l'extinction. L'ampleur des changements environnementaux qui affectent actuellement notre planète est sans précédent dans l'histoire de l'humanité, de sorte que la meilleure source de preuves dont nous disposons pour des changements environnementaux comparables se trouve dans le passé profond, accessible par l'analyse des archives fossiles. Le volume d'informations signifie que l'évaluation de la vulnérabilité des différentes espèces à l'extinction est complexe, mais les modèles d'IA offrent une solution à ces problèmes de science des données intensive, et peuvent être utilisés pour identifier la vulnérabilité à l'extinction.
Des recherches menées par une équipe interdisciplinaire de scientifiques des données et de biologistes de l'évolution ont été publiées aujourd'hui dans Royal Society Open Science, et c'est précisément ce qu'elles font. Ils ont créé un modèle d'apprentissage automatique pour étudier la vulnérabilité à l'extinction de la vie marine lors des trois extinctions massives les plus catastrophiques, celle de la fin du Crétacé (celle qui a anéanti les dinosaures il y a 66 millions d'années), celle de la fin du Trias (il y a 200 millions d'années) et celle de la fin du Permien (il y a 252 millions d'années). Les chercheurs ont constaté que même s'ils ont pu mettre en évidence des schémas de vulnérabilité à l'extinction au cours des extinctions massives, chaque événement individuel semble avoir eu une signature de vulnérabilité unique, qui ne peut pas être utilisée pour prédire la sélectivité de l'extinction dans d'autres événements passés ou futurs.
Pourquoi les chercheurs ne parviennent-ils pas à élaborer des modèles prédictifs ? Plusieurs facteurs contribuent à ce manque de prévisibilité entre les différents événements d'extinction. "La vie océanique évolue constamment depuis des centaines de millions d'années", explique Bethany Allen, cochercheuse à l'ETH Zürich, ce qui signifie que les écosystèmes marins contiennent des espèces différentes et sont structurés de manière fondamentalement différente avant chaque événement d'extinction. En outre, la manière dont l'injection de carbone dans l'atmosphère affecte les écosystèmes marins a également évolué. Il existe également des différences dans les espèces qui apparaissent dans les archives fossiles au fil du temps, en particulier par rapport à celles connues de nos jours, ce qui rend les comparaisons plus difficiles.
Cela suggère que les modèles à grande échelle de vulnérabilité à l'extinction basés sur les extinctions massives passées ne nous renseigneront pas sur la manière de préserver la biodiversité actuelle en cas de crise. Toutefois, il est encore possible d'espérer développer des modèles plus sophistiqués, qui s'intéressent à des groupes d'animaux individuels ou au processus et à la dynamique de l'effondrement d'un écosystème. "Ces nouveaux résultats nous donnent l'occasion d'étudier la manière dont nous pouvons générer de nouvelles données susceptibles de nous aider à élaborer des modèles prédictifs", déclare William Foster, "nous disposons également d'une technique pour tenter d'explorer la vulnérabilité à l'extinction pendant la crise actuelle de la biodiversité".
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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