文章介绍了康奈尔大学的研究团队利用大数据和人工智能技术，针对鸟类物种的生态模式进行建模。研究通过追踪物种的生命周期和与环境的互动来识别高保护价值的生态景观，并在生物多样性保护方面具有重要意义。研究利用来自观鸟爱好者报告的大量数据，并结合环境变量，如地形和土地覆盖，进行分析。人工智能技术，特别是GPU的应用，使得可以无限制地分析多种物种或变量。该研究不仅适用于鸟类学领域，还可以扩展到其他生物多样性和环境保护领域。未来，研究团队计划继续发展模型，以估计每种物种的鸟类数量，并加入更多数据来源以提高模型的准确性。整篇文章阅读时间预计约为4-5分钟。*
康奈尔大学的这项研究首次运用大数据和人工智能来建模自然界中的隐藏模式，不仅仅是一个鸟类物种，而是整个跨越多个大陆的生态社区。
这些模型追踪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，再回到春季迁徙时的北部地区。
这个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之间的合作的结果。该研究于2021年10月2日发表在《生态学》杂志上。
该研究的主要作者Courtney Davis在康奈尔鸟类学实验室的研究员表示：“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。有了这种信息，我们可以确定和优先考虑高保护价值的景观 – 这在当前生物多样性持续丧失的时代至关重要。”
研究人员使用了来自超过900,000名观鸟爱好者的超过900万份报告的康奈尔鸟类实验室eBird计划的500种北美鸟类数据。他们将其与72种环境变量的数据结合起来，包括地形和土地覆盖，以估计物种的分布、典型环境和与其他物种的相互作用。
到目前为止，科学家只能分析少数几个环境变量和少数物种。现在，只要有数据可用，就可以在大陆范围内无限制的分析多种物种或变量。
康奈尔大学计算与信息科学学院的Carla Gomes博士表示：“这是一个非常具有挑战性的计算问题。由于人工智能，尤其是深度学习的最新进展以及图形处理单元（GPU）的发展，我们才能应对这一挑战。”
最初为需要精细图形和迅速数据处理的电子游戏开发的GPU，如今已成为人工智能应用不可或缺的工具，提供了对大量数据的速处理的能力。
Davis表示：“在我们的应用中，模型学习了物种如何与其环境和其他物种互动，使关于哪些物种在何时何地出现的预测比以前的方法更加准确。这些信息极大地改善了我们对导致物种下降的自然和人为因素的理解。”
例如，科学家们确定了对北美林地莺非常重要的地区，这是一群已知的数量正在下降的迁徙物种。他们能够精确定位年度季和繁殖、非繁殖季以及迁徙季节的最重要地区。科学家们正在努力使这种方法的输出可供无计算机专业知识的用户使用，这不仅限于鸟类学。
Gomes表示：“这个模型非常通用，适用于各种任务，只要有足够的数据。这项联合鸟类物种分布建模工作是关于预测物种的存在和不存在，但我们还在开发模型，以估计每种物种的鸟类数量 – 每种物种的个体数量。我们还计划在视觉观察之外加入鸟类叫声来增强模型。”
康奈尔鸟类学实验室的研究员Daniel Fink表示，这种跨学科的合作对于未来的生物多样性保护是必要的。
他说：“当前的任务对于生态学家来说太大了，他们无法独自完成。我们需要计算机科学和计算可持续性领域的同事的专业知识，以制定全球范围内的景观保护、恢复和管理的有针对性计划。”
这项研究得到了美国国家科学基金会、利昂·莱维基金会、Wolf Creek基金会、埃里克和温迪·施密特科学人工智能博士后奖学金、空军科学研究办公室以及美国农业部国家食品与农业研究所的资助。
参考资料：AI analyzes bird sightings to help conserve species
潜在问题：
1. 这项研究如何利用大数据和人工智能来分析鸟类物种的生态模式？
2. 这项研究有什么样的实际应用和意义？
3. 你能解释一下研究中使用的康奈尔鸟类实验室eBird计划的数据来源和处理方法吗？
4. 人工智能在这项研究中起到了怎样的作用？为什么说GPU在这一研究中是不可或缺的工具？
5. 这项研究的成果将如何帮助生物多样性保护和管理？
6. 未来这项研究将如何继续发展？有没有计划在其他领域应用这种模型？
7. 研究中提到的模型是否具有全球通用性？是否可以应用于其他大陆或不同种类的动物？
8. 除了康奈尔大学的这项研究，目前有哪些类似的涉及人工智能和大数据的生物多样性研究项目正在进行？
*简介与问答内容由人工智能chatGPT根据文章内容总结发散，仅供参考，如有冲突请以正文内容为准
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