未来的机器学习会让人类更了解史前时代

机器学习技术首次成功应用于化石记录的可视化，相关论文已刊登在顶级期刊《自然》中。

运用强大的机器学习方法来可视化过去10亿年的整个化石记录，以便了解物种灭绝和多样化等事件。

该文首席作者是埃塞克斯生命科学学院、也是分析和数据科学研究所的Dr. Jennifer Hoyal Cuthill 。

Dr. Hoyal Cuthill在采访中表示：“了解生命史时，最具挑战性的是需要涉及到庞大的时间跨度和

规模巨大的物种数量。 通过应用机器学习来可视化完整的已知化石记录，可以这么说，

我们将5亿年的进化史掌握在手中，并在所见中获得新的见解。”

研究发现，创造了众多新物种的大规模辐射与造成大量物种死亡的大规模灭绝活动通常发生在不同的时间，

这与传统预期不同，一般来说，在大灭绝扫清道路后会立即开始大范围的辐射。

相反，我们可以在生命开拓新的生态机会时观察到最显著的进化辐射，

例如寒武纪爆发或石炭纪陆地生命的多样化。

本篇论文共同作者Dr. Nicholas Guttenberg表示：

“生态系统是动态的，我们不必为了新事物出现而必须砍掉现有的碎片。”

利用机器学习技术将超过100,000种化石物种的年龄分布进行归档，在虚拟空间中代表了每个物种，

该虚拟空间最能代表它们的相对年龄。这一行为提供了人类可读的可视化信息，及时显示了化石物种的重叠，

并有助于研究人员了解进化史中重大事件带来的影响。

最后，Dr. Hoyal Cuthill补充说：

“我们观察到的每一次物种灭绝都会永久性地抹去一个物种，这个物种可能已经存在了数百万年。

这意味着大多数第四纪物种持续存在的期限已经低于长期均衡。”

期刊论文原文，点击我进行详细阅读！