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ButterflyNet: AI validiert das erste mathematische Modell der Evolution

ButterflyNet: AI validiert das erste mathematische Modell der Evolution

KI wurde verwendet, um die Gültigkeit von Müllerian Mimicry zu testen. Diese Theorie besagt, dass separate Arten weiter unten in der Nahrungskette ähnliche Warnsignale - häufig Haut- oder Flügelmuster - entwickeln, um Raubtiere abzuschrecken.

Die Studie über maschinelles Lernen, die an zwei ähnlichen Schmetterlingsarten durchgeführt wurde, bestätigte die Theorie und wies auf neue Entdeckungen hin.

Das Team hinter der Studie sagt, dass diese neue Methode "Entdeckungen ermöglicht, die vorher einfach nicht möglich waren".

VERBINDUNG: ENTWICKLUNG DER THEORIE DER ENTWICKLUNG

Müllerian Mimicry

Einige befürchten, dass die KI uns bis zu dem Punkt nachahmen kann, an dem sie bewusst denken kann - es ist eine neu entdeckte Empfindung, die sie zu einem Apex-Raubtier wie Skynet machtTerminator.

In einer neuen Studie von Wissenschaftlern aus England und Japan wurde AI verwendet, um zu testen, wie Insekten sich gegenseitig nachahmen, um Raubtiere auszutricksen - zweifellos nützliche Informationen für Skynet.

Die Theorie der Müller'schen Mimikry besagt, dass Arten - oft ähnliche - sich gegenseitig nachahmen oder sich zum gegenseitigen Nutzen gemeinsam entwickeln. Wenn zum Beispiel eine Schmetterlingsart ein Warnmuster auf ihren Flügeln hat, das Raubtiere wirksam abwehrt, ahmt eine andere Schmetterlingsart dieses Muster nach - das Überleben des Nachahmer, wenn Sie so wollen.

Die Theorie wurde erstmals vom deutschen Naturforscher Fritz Müller vorgeschlagen, nur zwei Jahrzehnte nach der Veröffentlichung von Charles DarwinÜber den Ursprung der Arten.

Maschinelles Lernen mit Flügeln

Das Testen der evolutionären Ähnlichkeit verschiedener Muster verschiedener Schmetterlingsarten wäre ein mühsames Unterfangen. Das Forscherteam fand eine Lösung für maschinelles Lernen.

Das Team der University of Cambridge, der University of Essex, des Natural History Museum in Großbritannien und des Tokyo Institute of Technology in Japan verwendete einen Algorithmus zum maschinellen Lernen, um zu testen, ob Schmetterlingsarten tatsächlich ähnliche Flügelmuster für gegenseitige entwickeln Vorteil.

"Wir können jetzt KI in neuen Bereichen anwenden, um Entdeckungen zu machen, die vorher einfach nicht möglich waren", sagte Jennifer Hoyal Cuthill, Studienleiterin der Universität Cambridge, in einer Pressemitteilung.

"Wir wollten Müllers Theorie in der realen Welt testen. Konvergierten diese Arten auf den Flügelmustern des anderen und wenn ja, wie viel? Wir konnten die Mimikry in diesem Evolutionssystem bisher nicht testen, da es schwierig war, die Ähnlichkeit zu quantifizieren zwei Schmetterlinge sind. "

Variationen quantifizieren

Verwenden von 2400 Fotografien (Beispiele oben) vom Natural History Museum trainierte das Team seinen Algorithmus - ButterflyNet genannt - um Variationen in Mustern von Schmetterlingsflügeln aufzuzeichnen.

ButterflyNet sollte dann an Heliconius-Schmetterlingen arbeiten, einem Paradebeispiel für Müller-Mimikry - mehr als 30 erkennbare Mustertypen machen sie zu einem idealen Kandidaten.

"Wir haben festgestellt, dass diese Schmetterlingsarten voneinander leihen, was Müllers Hypothese der gegenseitigen Koevolution bestätigt", sagte Hoyal Cuthill.

"Tatsächlich ist die Konvergenz so stark, dass Mimetika verschiedener Arten ähnlicher sind als Mitglieder derselben Art."

Neue Muster, neue Erkenntnisse

Die Forscher entdeckten auch, dass die Müller-Mimikry bei Schmetterlingen völlig neue Muster erzeugen kann, indem sie Merkmale aus verschiedenen Abstammungslinien kombiniert. Evolution sucht effektiv nach der effektivsten Kombination verschiedener Muster.

"Intuitiv würde man erwarten, dass es weniger Flügelmuster gibt, in denen sich Arten gegenseitig nachahmen, aber wir sehen genau das Gegenteil, was ein evolutionäres Rätsel war", sagte Hoyal Cuthill.

"Unsere Analyse hat gezeigt, dass die gegenseitige Koevolution tatsächlich die Vielfalt der Muster erhöhen kann, die wir sehen, und erklärt, wie die evolutionäre Konvergenz neue Kombinationen von Mustermerkmalen erzeugen und zur biologischen Vielfalt beitragen kann", bemerkte Cuthill. "Durch die Nutzung der KI haben wir einen neuen Mechanismus entdeckt, mit dem Mimikry evolutionäre Neuheiten hervorbringen kann. Gegenintuitiv kann Mimikry selbst durch den Austausch von Merkmalen zwischen Arten, die sich gegenseitig nachahmen, neue Muster erzeugen."

Sie fuhr fort: "Dank AI können wir jetzt die bemerkenswerte Vielfalt des Lebens quantifizieren, um neue wissenschaftliche Entdeckungen wie diese zu machen: Es könnte ganz neue Wege der Forschung in der natürlichen Welt eröffnen."

Die Arbeit des Forschers wurde im Journal veröffentlicht,Fortschritte in der Wissenschaft.


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