絶滅危惧種を絶滅から救うために機械学習を活用する

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地球上には、まだあまり知られていない何千もの種が存在しますが、それらがすでに絶滅の危機に瀕していることがわかっています。新しい研究では、機械学習を使用して、これらのあまり知られていない種がどれほど脅威にさらされているかを把握しました が、その結果は厳しいものでした.

動物や植物の一部の種は、保護活動家がそれらがどのように生きているか、またはどれだけ残っているかを理解するのに十分な情報を収集できなかったため、「データ不足」とラベル付けされています. 残念ながら、これらの「データ不足」の種は、（少なくとも科学者には）よく知られている他の種よりもさらに脅かされていることが判明しました。

この研究のデータは、国際自然保護連合 (IUCN) から提供されたものです。IUCN は、絶滅のおそれの度合いに基づいて種をランク付けする世界的な「レッド リスト」を管理しています。この研究に含まれるデータが不足している種の半分以上 (56%) は、おそらく絶滅の危機に直面しています。対照的に、レッドリスでよりよく理解されている種のうち、絶滅の危機に瀕しているのはわずか 28%です。

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ジャーナルCommunications Biologyで本日発表された研究の筆頭著者でノルウェー科学技術大学の生態学者Jan Borgelt氏は、次のように述べています。

「これまで考えられていたよりも多くの種が絶滅の危機に瀕している可能性があります。」

Borgelt氏の研究の多くは、人間の活動 (水力発電やプラスチック汚染など) が生態系や生物多様性にどのように影響するかを理解することに焦点を当てています。レッドリストは、これらの取り組みにとって非常に貴重なリソースです。しかし、20,000種以上がデータ不足に分類されています。そして、その盲点は、レッドリストに依存する研究の正確性を低下させる可能性があります.

この問題を解決するために、Borgelt氏と彼の同僚は機械学習に目を向けました。彼らは、データが不足している種の絶滅リスクを予測するアルゴリズムを訓練しました。そのために、彼らはIUCNがすでに評価した28,363 種類の動物に関する情報を使用しました。そうすることで、アルゴリズムは、気候変動、侵入種、汚染など、種がどれほど脅かされているかをしばしば決定する要因を理解し始めることができます。

その後、研究者は7,699のデータ欠損種に注意を向けました。これは、データが不足しているすべての種の3分の1強に相当しますが、ボルゲルト氏と彼の同僚は、動物の地理的分布を知っている種のみを扱うことができました。アルゴリズムは、これらの種の56%が絶滅の危機にある可能性が高いと判断しました。しかし、一部の動物は他の動物よりも深刻な問題に直面しています。たとえば、データ不足の両生類の85%は絶滅の危機に瀕しています。

彼らの研究は、IUCN が昨年レッドリストを更新したときに、ある程度の検証を受けました。更新された種のうち123 種は 、アルゴリズムが予測した種でした。アルゴリズムの予測の3分 2以上(76%) が正しかったのです。

（via The Verge）