Yeni hibrit makine öğrenimi, göl ekosisteminin iklim değişikliğine tepkilerini tahmin ediyor
20. yüzyılın ortalarında, deterjanlardan ve gübrelerden gelen fosfor girdileri, İsviçre’nin Cenevre Gölü’nün su kalitesini düşürdü ve yetkilileri 1970’lerde kirliliği düzeltmek için harekete geçmeye teşvik etti.
California San Diego Üniversitesi’nden biyolojik bir oşinograf olan George Sugihara, “Bariz çözüm, fosfor yüklemesini tersine çevirmekti ve bu basit fikir çok yardımcı oldu, ancak gölü eski durumuna döndürmedi ve sorun da bu” dedi. Scripps Oşinografi Enstitüsü.
Sugihara, Boston Üniversitesi’nden Ethan Deyle ve meslektaşları, şimdi iklim değişikliğinin etkilerinin de eklenmesi gereken fosfor kirliliği tehdidine Cenevre Gölü’nün ekolojik tepkisini tahmin etmenin ve yönetmenin daha iyi bir yolunu aramak için beş yıl harcadılar.
bu ABD Ulusal Bilim Vakfı-finansmanlı ekip, yeni hibrit ampirik dinamik modelleme veya EDM yaklaşımını dergide yayınladı Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı.
Sugihara, “Doğa, bilim adamlarının genellikle düşünmek istediğinden çok daha birbirine bağlı ve birbirine bağımlıdır” dedi. Sugihara, EDM’nin bu bağlamda yardımcı olabileceğine, denetimli makine öğreniminin bir biçimi olarak, bilgisayarların kalıpları öğrenmesinin ve araştırmacılara verilerin arkasındaki mekanizmaları öğretmesinin bir yolu olduğuna inanıyor.
Sugihara, “Bir kolu çekersiniz ve geri kalan her şey değişir, köstebeği patlatma tarzı,” dedi. “Her şeyin sabit tutulduğu 20. yüzyıl biliminin ayırt edici özelliği olan tek faktörlü deneyler size prensipte çok şey öğretebilir, ancak dünya böyle çalışmıyor.”
Sugihara, EDM’yi “denklemsiz matematik” olarak adlandırır. Ancak EDM bir “kara kutu” yöntemi değil, dedi Deyle, “daha ziyade, size en az varsayımla, neler olup bittiğini en doğrudan şekilde anlatmak için verileri kullanır. Önemli değişkenler nelerdir? İlişkiler nasıl değişir? Doğrudan verilerden gelen bir mekanizmaya ve şeffaflığa sahip.”
Sugihara’nın ekibinin denediği şey, son yıllarda kullanılan geleneksel modelleme yöntemlerinden farklı. Deyle’ın dediği gibi, köklü modellerin parçaları sabitlerle temsil edilir.
“Örneğin, sabit ve sürekli yerçekimi kuvvetini veya bir gölün şeklini ve derinliğini ele alalım” dedi. “Göldeki fiziksel süreçler basit denklemlerle çok iyi modellenebilir.” Gölün değişen ekolojisi ve biyokimyası için durum böyle değil.
Bilim adamları, Cenevre Gölü gibi bir ekosistemde değişimi yönlendiren organizmaların son yirmi yılda değiştiğini ve göl biyokimyasıyla birlikte besin ağının da sürekli değiştiğini söyledi.
Cenevre Gölü, dünyanın en iyi çalışılmış sistemlerinden biridir. Deyle, “Ekolojik tahminde makine öğrenimi yaklaşımıyla sınırları zorlamak için bir fırsat olması bir tesadüf değil” dedi.
Yazarlar, hibrit yaklaşımlarının, gölün su kalitesini yönlendiren biyojeokimyasal ve ekolojik gibi süreçlerin önemli ölçüde daha iyi tahmin edilmesine ve tanımlanmasına yol açtığını göstermektedir.
NSF’nin Çevresel Biyoloji Bölümü’nde program direktörü olan Betsy Von Holle, “Ekolojik modelleme yeteneklerini geliştirerek, bu ekip, özellikle değişen çevresel koşullar altında zorlu olan doğal dünyayı daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor” dedi.