L’intelligence artificielle aide les scientifiques à développer de nouveaux modèles généraux en écologie –

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  • En écologie, des millions d’espèces interagissent de milliards de manières différentes entre elles et avec leur environnement. Les écosystèmes semblent souvent chaotiques, ou du moins accablants pour quelqu’un qui essaie de les comprendre et de faire des prédictions pour l’avenir.

    L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont capables de détecter des modèles et de prédire les résultats d’une manière qui ressemble souvent au raisonnement humain. Ils ouvrent la voie à une coopération de plus en plus puissante entre les humains et les ordinateurs.

    Au sein de l’IA, les méthodes de calcul évolutives reproduisent en un certain sens les processus d’évolution des espèces dans le monde naturel. Une méthode particulière appelée régression symbolique permet l’évolution de formules interprétables par l’homme qui expliquent les lois naturelles.

    << Nous avons utilisé la régression symbolique pour démontrer que les ordinateurs sont capables de dériver des formules qui représentent le comportement des écosystèmes ou des espèces dans l'espace et dans le temps. Ces formules sont également faciles à comprendre. Elles ouvrent la voie à des règles générales en écologie, ce que la plupart des méthodes utilisent. L'IA ne peut pas faire », déclare Pedro Cardoso, conservateur au Musée finlandais d'histoire naturelle de l'Université d'Helsinki.

    Avec l’aide de la méthode de régression symbolique, une équipe interdisciplinaire de Finlande, du Portugal et de France a pu expliquer pourquoi certaines espèces existent dans certaines régions et pas dans d’autres, et pourquoi certaines régions ont plus d’espèces que d’autres.

    Les chercheurs ont pu, par exemple, trouver un nouveau modèle général qui explique pourquoi certaines îles ont plus d’espèces que d’autres. Les îles océaniques ont un cycle de vie naturel, émergeant des volcans et finissant par submerger par l’érosion après des millions d’années. Sans intervention humaine, l’algorithme a pu constater que le nombre d’espèces d’une île augmente avec l’âge de l’île et culmine à des âges intermédiaires, lorsque l’érosion est encore faible.

    “L’explication était connue, quelques formules existaient déjà, mais nous avons pu en trouver de nouvelles qui surpassent celles existantes dans certaines circonstances”, explique Vasco Branco, doctorant travaillant sur l’automatisation des évaluations des risques d’extinction à l’Université d’Helsinki .

    La recherche propose que l’intelligence artificielle explicable est un domaine à explorer et favorise la coopération entre les humains et les machines d’une manière qui commence à peine à effleurer la surface.

    «Faire évoluer des équations de forme libre uniquement à partir de données, souvent sans inférence ni hypothèses humaines préalables, peut représenter un outil très puissant dans l’arsenal d’une discipline aussi complexe que l’écologie», déclare Luis Correia, professeur d’informatique à l’Université de Lisbonne.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par Université d’Helsinki. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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    Houssen Moshinaly

    Rédacteur web depuis 2009 et webmestre depuis 2011.

    Je m'intéresse à tous les sujets comme la politique, la culture, la géopolitique, l'économie ou la technologie. Toute information permettant d'éclairer mon esprit et donc, le vôtre, dans un monde obscur et à la dérive.

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